關(guān)于數(shù)控機(jī)床故障診斷與預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究

孫宇

唐山工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 063000

1 系統(tǒng)故障診斷分析

1.1 傳感器

一般而言，進(jìn)行數(shù)控機(jī)床監(jiān)控時(shí)，應(yīng)該從七個(gè)關(guān)鍵因素進(jìn)行分析，分別是機(jī)器噪音、運(yùn)行速度、承受壓力、轉(zhuǎn)矩、機(jī)器溫度、振動(dòng)幅度以及磨損殘余物。基于七個(gè)影響因素分析，能夠監(jiān)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)。噪音監(jiān)控可以通過振動(dòng)測量出，磨損殘余物檢測可以從油箱以及軸承磨損情況進(jìn)行分析，檢測這些軸承以及齒輪運(yùn)行情況，通過傳輸信號(hào)類型便可診斷出磨損情況。另外，在機(jī)床內(nèi)，自動(dòng)診斷系統(tǒng)能夠根據(jù)運(yùn)動(dòng)情況和類型來確定運(yùn)動(dòng)速度，進(jìn)而較好地控制速度。因此，進(jìn)行系統(tǒng)控制時(shí)，應(yīng)該從速度傳感器以及溫度傳感器方面進(jìn)行分析，保障機(jī)床穩(wěn)健運(yùn)行，精準(zhǔn)定位故障，提升運(yùn)行速度。其中，在整個(gè)系統(tǒng)中，齒輪傳感器傳輸方向和距離基于測量位移方式進(jìn)行計(jì)算便可得出。

1.2 處理器

系統(tǒng)監(jiān)測量比較大，傳統(tǒng)計(jì)算方法精度低，不能準(zhǔn)確計(jì)算出數(shù)值，導(dǎo)致實(shí)時(shí)性變差。D S P在處理運(yùn)行模式時(shí)，能夠根據(jù)速度快慢，提高處理器處理效果。選擇D S P系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)該充分考慮數(shù)據(jù)處理能力，當(dāng)數(shù)據(jù)處理速度提高時(shí)，會(huì)處理更多復(fù)雜的數(shù)據(jù)，而且還能保障數(shù)據(jù)傳輸速率。一般而言，良好的處理系統(tǒng)能夠保障數(shù)據(jù)傳輸高效性以及實(shí)時(shí)性。

1.3 模數(shù)轉(zhuǎn)換(A/D)器

進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換時(shí)，轉(zhuǎn)化過程應(yīng)該包含編碼、量化以及采樣過程。該系統(tǒng)傳感器分布比較密集，進(jìn)行轉(zhuǎn)化時(shí)，應(yīng)該根據(jù)傳感器模型，把握模擬進(jìn)度以及通道來選擇轉(zhuǎn)化類型。選擇轉(zhuǎn)換器時(shí)，應(yīng)該將高轉(zhuǎn)化率以及分辨率當(dāng)成技術(shù)基礎(chǔ)。進(jìn)行反應(yīng)對(duì)接時(shí)，應(yīng)該從轉(zhuǎn)換離散量進(jìn)行分析，保障轉(zhuǎn)換精度。實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，最高轉(zhuǎn)換頻率出現(xiàn)的條件是：在相同采樣點(diǎn)數(shù)下，分辨機(jī)床故障，該故障會(huì)伴隨運(yùn)行周期展現(xiàn)。實(shí)際運(yùn)行中，既要發(fā)揮轉(zhuǎn)換器實(shí)效，又要準(zhǔn)確定位故障所在，又不會(huì)采集更多數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)化時(shí)，A/D轉(zhuǎn)換器應(yīng)該同D S P系統(tǒng)兼容，其中數(shù)據(jù)線使用以及操作規(guī)范都應(yīng)該保障兼容。

2 系統(tǒng)特點(diǎn)

2.1 診斷精準(zhǔn)度高

該系統(tǒng)在硬件以及軟件方面均可保障系統(tǒng)診斷精度，分布傳感器的部位會(huì)根據(jù)機(jī)理運(yùn)行情況來確定，才能全面檢測出故障部位。另外，傳感器放置位置和數(shù)量應(yīng)該根據(jù)單一線性來確定。數(shù)據(jù)融合效率提高之后，信息融合度提升，提取數(shù)據(jù)時(shí)才能保障精準(zhǔn)度和可靠性。最后由D S P處理器進(jìn)行處理，將復(fù)雜運(yùn)算方式簡單化，進(jìn)而得出精準(zhǔn)的診斷結(jié)論。

2.2 數(shù)控機(jī)床檢測內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)化

機(jī)床種類復(fù)雜且多樣，在實(shí)際使用中沒有確定的檢測標(biāo)準(zhǔn)。隨著深入研究，數(shù)控機(jī)床逐漸向標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展，檢測故障部位時(shí)，借助具體標(biāo)準(zhǔn)方法進(jìn)行檢測。分類機(jī)床類型，使得每種故障都保障在嚴(yán)密的標(biāo)準(zhǔn)下得到檢測，進(jìn)而根據(jù)機(jī)床類型確定選型樣式。

3 使用關(guān)鍵技術(shù)

3.1 小波技術(shù)

小波技術(shù)指的是用具有零值的函數(shù)來表示信號(hào)使用情況，小波分析在固定時(shí)間段上，保障平面刻度值，不斷提升信號(hào)強(qiáng)度。通過不同的信號(hào)波段，觀察信號(hào)使用情況。信號(hào)量被分解到不同的頻道中，可以直觀信號(hào)覆蓋性，也可以分析信號(hào)分布細(xì)節(jié)，進(jìn)而提升分辨率。借助該技術(shù)功能，實(shí)際運(yùn)用機(jī)床控制時(shí)，可以實(shí)時(shí)觀測監(jiān)控狀態(tài)。小波段信號(hào)會(huì)分析出故障信息類型，保障信息收集質(zhì)量，從而提供精度數(shù)據(jù)，分析出磨損故障參數(shù)。

3.2 信息融合技術(shù)

進(jìn)行故障診斷時(shí)，信息技術(shù)融合效益得到提高，并且被廣泛推廣。信息融合是個(gè)復(fù)雜過程，它能夠進(jìn)行多層次、寬領(lǐng)域檢測，將多組數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合、重組，以便實(shí)現(xiàn)進(jìn)度檢測。基于機(jī)床故障同時(shí)性，故障間大多存有關(guān)聯(lián)性。信息融合過程中，就是根據(jù)層次關(guān)聯(lián)性來確定，抽象化比較明顯。在該機(jī)床系統(tǒng)內(nèi)，要基于傳感器使用情況以及系統(tǒng)計(jì)算類型，綜合考慮辨識(shí)度以及計(jì)算程序。另外，可以改變算法，推動(dòng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同算法融合在一起。該系統(tǒng)基于信息融合基礎(chǔ)上，提升診斷速度。系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)常伴隨故障，在實(shí)際運(yùn)用中，應(yīng)該減少故障出現(xiàn)。在保障數(shù)控機(jī)床運(yùn)行效率的基礎(chǔ)上，逐漸提升數(shù)控運(yùn)行效率，這是保障數(shù)控高效運(yùn)行有效途徑之一。不論基于哪種檢測方式，都應(yīng)保障在短時(shí)間內(nèi)檢測到故障，進(jìn)而采取應(yīng)對(duì)措施進(jìn)行處理，提高數(shù)控機(jī)床作業(yè)效益。

4 結(jié)束語

隨著社會(huì)不斷發(fā)展，技術(shù)推動(dòng)社會(huì)繁榮發(fā)展，數(shù)控機(jī)床自動(dòng)化程度越來越高。在實(shí)際運(yùn)行中，一旦出現(xiàn)故障將影響設(shè)備運(yùn)行。隨著人們不斷深入研究，診斷數(shù)控機(jī)床故障預(yù)報(bào)系統(tǒng)效率將逐步提高，保障設(shè)備運(yùn)行性能。

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