數控機床多參數在線監測診斷系統的設計與實現

井陸陽，王太勇，陳東祥，張 攀

（天津大學 機構理論與裝備設計教育部重點實驗室，天津 300072）

數控機床多參數在線監測診斷系統的設計與實現

井陸陽，王太勇，陳東祥，張 攀

（天津大學 機構理論與裝備設計教育部重點實驗室，天津 300072）

0 引言

數控機床是集機、電、液為一體的復雜機電系統，結構復雜且自動化程度高。由于數控機床本身的復雜性及多樣性，使得機床故障受到機械、電氣、控制系統等多種因素影響，導致同一種故障的原因都可能是多種多樣的[1～3]。針對數控機床故障原因多樣、監測診斷與故障維修繁瑣困難的問題，提出對機床復雜系統進行多參數監測，進而對加工狀態進行診斷，提高數控機床加工的精度和可靠性，減少由于數控系統故障帶來的損失。

本文結合計算機技術、網絡技術、傳感器技術及故障診斷技術，建立了數控機床多參數在線監測與管理診斷系統，在工作現場對數控機床進行多參數在線監測，并由遠程上位機進行設備及數據的集中分析管理。實現對數控機床的多參數實時監測、設備管理及故障診斷的功能。

1 系統總體框架

數控機床多參數在線監測、管理與診斷系統由以下兩個部分組成：工作現場的多參數在線監測系統，實現32通道的在線數據采集并兼容多種傳感器，對數控機床提供多參數實時監測；遠程設備管理及故障診斷系統，提供遠程設備的集中分析管理及故障診斷的功能。系統總體框架如圖1所示。

圖1 系統總體框架圖

1.1 多參數在線監測系統

1.1.1 多線程編程設計

采用多線程編程，針對一些需高采樣頻率的采集量，解決了數據采集卡FIFO產生的溢出現象，避免在高采樣率下計算機用戶緩沖區的數據“丟點”現象[4]。在系統空間里開辟一個連續的獨立的非分頁環形內存區域，由數據采集板卡負責數據采集，并將其數據填充在環形內存池中，且維持一個當前指針，它指向環形內存池中最新數據的位置。開始采集后，設備對象操作環形內存池的第一個片段，每當一片數據存滿并開始另一片段數據存儲的時候，線程1啟動將滿的一個片段的數據映射到用戶緩沖區中；線程2則從用戶緩沖區中取數并完成數據的處理。該方式流程如圖2所示。測試結果能夠使得采集卡在最高采樣頻率下不出現“丟點”現象。

圖2 多線程流程圖

1.1.2 多通道在線采集，實時監測報警

可以32通道同時在線監測，采用兩級聲光報警模式，當監測值大于一級報警值時，發出聲光報警，并自動進行數據存儲，將數據緩存里預存的報警前數據及實時采集到的數據進行存儲，為后續故障分析提供數據支持；支持自動數據采集及連續大樣本數據采集。

1.1.3 兼容多種傳感器，對數控機床進行多參數綜合監控

針對影響數控機床故障的參數較多，診斷維修復雜的情況，采用加速度、速度、壓力、濃度、PH值及電渦流等多種傳感器，對數控機床進行多參數監控，并為后續故障診斷及設備管理提供數據依據。

監測主軸及工作臺的振動、位移及溫度，判斷各個軸承運轉是否正常，保證主軸及工作臺穩定性及加工精度[5]。根據測量電柜電流、電壓，監控機床強電部分，對于不開放的商用數控系統也可以獲得主軸工作時間，判斷各個班次工人的實際工作時間，為人員管理及機床使用壽命提供數據參考；同時，由電柜電流、電壓的波動情況可監測工作臺、主軸運行的穩定性，為故障診斷提供依據。監測油箱、切削液溫度，防止由于發熱導致油液黏度過低或發生變質，影響加工穩定甚至漏油；為判斷液壓系統及冷卻系統泵或各個閥門故障提供判斷參考。監測油箱液位及壓力，當出現較快下降并且工作臺靜壓導軌、銑削齒輪箱變檔潤滑及工作臺面的夾緊不良時，則判斷可能出現漏油現象，并為數控機床的定期維護、保養提供參考。根據酸堿度的測量，監控機床摩擦及腐蝕等問題，為查找判斷故障原因提供依據。

表1 主要傳感器類型及主要監測量

1.2 遠程設備管理及故障診斷系統

1.2.1 網絡控制模塊

網絡控制模塊實現對各個采集終端的身份管理，上傳數據的接收及診斷結果的下傳。采用Socket技術，可以根據服務器實際硬件性能，設置并發用戶個數[6]；任意控制某一采集終端的連接與斷開, 保障系統的安全性；實時偵聽各個采集終端的連接消息，針對采集終端的非正常斷開情況，增加反饋信息功能，向采集終端提示連接狀況；對數據包進行加密，保障數據的準確性及安全性。

1.2.2 設備管理模塊

設備管理模塊實現用戶信息管理、監測點的信息管理和設備管理等。監測點的信息管理采用了六級的樹形管理目錄，包括有總廠-分廠-車間-設備-監測點-監測物理量[7]，采用圖形化的界面顯示，對于每級目錄都對應有相應的屬性頁來描述該級設備信息，能夠清晰的顯示出機床測點位置信息和測量數據的分級管理；同時可根據具體需要增加或刪除測點；提供設備及數據的檢索功能，可統計各分廠、車間、設備的測點個數，或者對報警數據進行查詢，實現設備及數據的集中化管理。圖3顯示了測點的設置圖與實際傳感器的布置圖。

圖3 測點設置與傳感器布置對比圖

1.2.3 故障診斷模塊

故障診斷模塊包含隨機共振方法，針對數控裝備的早期故障特征信號很微弱、信噪比極低的情況，通過隨機共振使湮沒在隨機噪聲中的微弱信息得到增強放大，數控裝備的故障可以較早發現，有助于設備的安全可靠運行[7]；同時，也包括現代信號處理方法中的信號預處理、信號時域分析、信號頻域分析及其信號的時頻分析[7,8]。包含的信號分析處理與特征提取方法如圖4所示。專家在對設備進行分析可調用故障診斷報告模板，生成故障診斷報告，并將其下傳至相應采集終端，指導現場人員的調試及維修。故障診斷報告如圖5所示。

圖4 信號分析處理與特征提取框圖

圖5 故障診斷報告

2 現場測試

與某公司合作，在現場進行了系統測試，圖6顯示了現場基于工控機的多通道在線監測系統及其主界面。對數控機床進行實時多參數監測，并通過網線將數據上傳至遠程設備管理及故障診斷系統，有專業人員使用遠程設備管理及故障診斷系對數據進行分析處理，并生成相應的故障診斷報告下傳至現場。

圖6 現場的多通道在線監測系統(左)采集系統主界面(右)

3 結束語

針對數控機床故障原因復雜、影響因素多的問題，集合傳感器技術、計算機網絡技術、故障診斷技術及現代設備管理理念，構建了一套數控機床多參數監測、管理與診斷系統，實現了數控機床多參數實時監測、設備狀態數據的集中化管理及專家的遠程診斷。該系統能夠對數控機床進行多狀態監控，有效減少機床故障停機時間，指導并提高維修水平，具有一定的工程意義。

[1]朱文藝,李斌.基于Internet的數控機床遠程故障診斷系統研究[J].機床與液壓,2005,9: 176-178.

[2]王太勇,蔣永翔,劉路等.復雜制造系統動態測控與智能診斷技術[J].航空制造技術,2010,13:27-29.

[3]Lin Jinzhou, Jiang Dayong, Geng Bo, et al. Research on the remote monitoring and fault diagnosis of CNC system based on network. 2012 2th International Conference on Functional Manufacturing and Mechanical Dynamics,2012, 141(1):465-470.

[4]林錦州. EMD滾動軸承早期故障信號特征提取方法及應用研究[D].天津大學,2012:63-64.

[5]王瑜羅,庚合.數控相床主軸及主軸電機溫度檢測與控制系統[J].煤礦機械,2010,31(3):238-240.

[6]謝小軒,張浩.加工中心遠程監控系統的設計與實現[J].制造技術與機床,2001(6): 28-30.

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The design and implementation of multi-parameter monitoring and diagnostic system for CNC machine tools

JING Lu-yang, WANG Tai-yong, CHEN Dong-xiang, ZHANG Pan

針對數控機床結構復雜、故障原因多樣，構建了數控機床多參數監測與診斷系統。該系統由工作現場部分的多參數在線監測系統和遠程部分的設備管理及故障診斷系統組成。工作現場部分實現對數控機床振動、電壓、電流、液位、壓力及溫度等多個參數的在線監測，遠程部分實現設備及數據的集中分析管理及故障診斷。該系統能夠對數控機床進行較為全面的監測，并進行有效的故障診斷，提高維修水平，具有一定的工程意義。

數控機床；多參數監測；故障診斷；設備管理

井陸陽（1988 -），男，博士研究生，研究方向為動態測試與故障診斷技術。

TG659

A

1009-0134(2013)06(上)-0178-03

10.3969/j.issn.1009-0134.2013.06(上).53

2013-04-26

國家科技支撐計劃（2013BAF06B00）；天津市科技支撐重點項目（12ZCZDGX01600）資助項目