基于互聯網+的精密機床電主軸實時監控系統的研究

徐少甫

（無錫太湖學院 江蘇省無錫市 214064）

電主軸是目前智能制造的關鍵部件之一，我們研究電主軸的實時監控系統，就是為了解決對精密機床電主軸的運行狀態的全程監控，從而更好的服務于智能制造。在智能制造的過程中，我們不可避免的遇到一些問題，如機床廠商很難在發生嚴重問題（如撞機）時證明不是設備本身的原因，或者說明問題時缺少有力的證據，因為沒辦法做到“昨日重現”，進而發生“扯皮”。為此，我們的目標是研究這樣一個系統：我們在出廠時給關鍵部件（主軸，伺服軸，軸承）做出廠指紋，加入隨機資料，交機時可以重新對比驗證設備機械狀態。發生機械故障時，給你一個“聽診器”，可以方便的診斷出是否因為操作不當造成過撞機，給你一個向客戶提供診斷報告的機會，有圖有真像，用數據說話。能夠有一個較好的預警系統并實施實時監控是我們在整個工業生產過程中的重要步驟，不可獲缺。研究一個以互聯網+為基礎的，通過物聯網為平臺的精密機床實時監控系統迫在眉睫。

1 基于互聯網+的電主軸實時監控系統

“互聯網+”的開放性、共享性，為高速電主軸的產業發展提供了全新的發展思路與模式。電主軸作為中高檔數控機床的核心部件之一，其工作狀態影響著機床的可靠性，進而影響機床所在生產線的開動率及可用性。研究電主軸實時監控系統，對如何解決不因環境問題和使用不當而導致的故障，我們需要從理論和實際使用兩個角度來分析和解決這個棘手問題。傳統的狀態監測及故障預警方法針對電主軸而言，并不能全面、準確地反映其故障狀態。構建電主軸實時監測系統，通過對故障可能出現的問題進行預測。通過智能算法，對電主軸運行的所有過程進行監測，建立一個貫穿全過程狀態的預測分析模型，一旦觸發，就及時發出警報，通過相應的預警系統進行提示和終止錯誤發生。基于數據驅動的故障預警依賴于人類已知的知識基礎，對目前設備狀態信息進行分析，從而預測當前和未來可能的健康狀況。我們提出了輔助以模型的故障預警策略,通過算法運算，模型構建，對精密機床電主軸的運行狀態進行模擬，實現精密機床電主軸的運行狀況全程監測。在故障發生時，可以快速分析并解決問題，實現理論與實踐的統一。故障預測診斷我們可以從兩個方面進行：

（1）狀態監測，即通過互聯網+的技術手段，進行實時監控，系統獲取電主軸運行狀態數據，分析可能會出現故障并進行預警；

（2）系統通過獲取數據分析結果，進行判斷并發出修復信號，我們稱之為診斷決策。狀態監測是發現問題，診斷決策是解決問題。

2 基于互聯網+的電主軸實時監控系統的設計

圖1：閥值設定及監控

精密機床是一個復雜系統，具有技術密集和知識密集的特點。復雜系統的狀態監測和控制是一個動態過程，精密機床作為復雜系統的組成部分，要對電主軸的運行狀態進行控制本質上就是不斷調整對設備的監測，以便盡早發現問題，盡快解決問題，在故障解決的同時，進行數據積累和機器學習，在后期形成一個有效的決策庫。電主軸的本質是將機床傳統機械主軸與驅動電機巧妙地合二為一，具有兩者的優點，又避開了缺點。實時監控系統的重點可以從系統運行的振動、溫度、熱量等參數著手，合理運用大數據和物聯網技術，形成一個能夠及時高效的監測、判斷、決策的綜合系統。

下面我們將從精密機床電主軸實時監控系統開始著手，分別從以下幾個方面開展研究：

2.1 主軸意外碰撞保護(Collision Detection)，使用Safepilote碰撞防護

在碰撞發生時，最大程度的降低主軸的損壞，從而降低維修成本。怎么樣降低成本？在主軸發生碰撞時第一時間反應，并停止所有軸向的動作，降低主軸的損壞。監控系統設計緊湊，便于安裝和使用。不僅可以應用在加工中心車床的主軸保護中，也可以用在工業機器人，起重裝置等。碰撞保護是對電主軸的物理防護，是實時監控系統基礎信息的收集平臺。精密機床電主軸具有高度敏感性，我們對其設置的參數必須精確，微小的調整都會帶來系統參數的變化。在實時監控系統中設置意外碰撞保護是對電主軸保護的關鍵指標。

2.2 主軸動作追溯和主軸動平衡檢測

振動加速度傳感器：XYZ 軸三向檢測；極其緊湊，便于安裝；非常靈敏，響應時間0.5ms。傳感器安裝在主軸末端（即主軸布線位置），無需對主軸原先的機械結構進行改變，并且有足夠的安裝空間。計算處理單元安裝在電氣柜的任意位置。所有的信息交互可以通過互聯網傳輸給人機界面或者筆記本電腦。通過物聯網進行連接，設置專用人機界面。電主軸動平衡檢測方法是一個可以實現在高速狀態下對電主軸進行監控和分析調整的。我們通過安裝振動加速傳感器，通過三維加速度計，記錄xyz 三個移動軸的加速度值，從得到的數據出發，有針對性的改進主軸工作狀態。通過主軸動作追溯，我們可以在所有故障時間，特別是有故障發生時的損耗，可以進行場景回放，主動進行追蹤，分析情況找出原因。主軸動作追溯相當于電主軸的“黑匣子”，通過數據接口或無線網絡與計算機相連，借助于分析軟件，我們可以詳細分析故障產生事件，并找出故障原因。電主軸實時監控的診斷模塊記錄電主軸運行狀態數據，可以較好的收集原始數據，由制造商在日后系統更新時，進一步完善電主軸的各項參數。根據電主軸液壓狀態，我們將電主軸的轉速分為幾個狀態：一是當主軸轉速在10000r/min 以下時預緊力為恒值，10000r/min 以上時隨速度增加而減小。當主軸的轉速在15000 轉以上，HSK 刀柄接口才能穩定發揮主軸動態特性。高速主軸單元和高速給進系統使得精密機床床身、立柱、工作臺等具備高靜態性、動態性和熱剛性。主動動平衡性檢測和主軸動作追溯可以從一個新的角度解決這些問題并日漸完善。

2.3 主軸機械性能健康狀況監測（機械性能及內部機械元器件壽命檢測）

MCM 是一種全新的主軸日常維護功能方式。在每次暖機時，自動檢測得到主軸內部所有主要機械元器件的性能及壽命，給出日常維護保養的指導。有別于傳統的損壞修理，有系統的維護更換零配件。SafePilote 的實時檢測可以給工廠日常的維護帶來數倍的成本節約。

主軸內部主要機械件的壽命檢測及顯示如表1。

表1：主軸內部主要機械件的壽命檢測及顯示

每個軸承有4 個監控設置如表2。

表2：每個軸承有4 個監控設置

所有機械器件都可以在DigitalWay 的軟件中詳細的展現，并通過綠色黃色和紅色直觀的表現其當前實際壽命，指導技術人員進行維護。主軸機械性能及內部機械元器件壽命檢測的功能可以為了了解和掌握電主軸的運行狀態提供更詳細的參數。

2.4 刀柄夾削檢測（THM）

TCM 是檢測主軸加工過程中，刀柄是否夾屑，從而造成刀具過分晃動，加工實際尺寸超差的一種全新功能。在使用TCM 使用初期，根據正常刀柄晃動的情況進行采樣，并對角度/長度及偏擺等數據進行閾值設置。在正常加工時，模塊僅在加工前的快速移動過程中進行數據收集及比對，從而判定主軸與刀柄之間是否夾屑。在更換新的刀柄之后，只需要重新采樣新的標準值，無需進行任何參數的修改。硬件平臺：振動加速度傳感器；XYZ 軸三向檢測；極其緊湊，便于安裝；非常靈敏，響應時間1ms。軟件功能：保護電主軸,降低不可逆損失；記錄撞擊瞬間核心信息；追溯撞擊根本原因；深度開發應用,便于使用。

2.5 原理框架

我們通過設計傳感器安裝在主軸末端（即主軸布線位置），無需對主軸原先的機械結構進行改變，并且有足夠的安裝空間。碰撞信號接入CNC 的接口，并在高速掃描區執行掃描。由PC 的調試軟件監控并設置碰撞信號的閥值。CNC 開發專用的人機界面進行監控。碰撞發生時的信息記錄在CNC 內存中，且不可人為刪除。可以文件形式輸出碰撞記錄信息，便于分析。正常數據輸出：系統常開/常閉，設計軟件可調閥值。操作過程中保存操作履歷、坐標值、實際速度、模態數據、運行模式、程序名稱、程序段號等；設置多個傳感器輸入通道，加裝加速度傳感器和溫度傳感器等硬件設備。以某一精密機床為原型，我們設計調試步驟如下：

（1）設置機床狀態監控黑匣子4 個PMC 信號的對應的路徑號，4 個信號的路徑都設為1；

（2）設置機床狀態監控黑匣子4 個PMC 信號的地址種類；

（3）設置機床狀態監控黑匣子4 個PMC 信號對應的信號地址；

（4）設置機床狀態監控黑匣子的操作履歷保存用延遲時間；

在設置參數結束后，我們設置記錄開始的觸發信號：當信號變成1 時，機床狀態監控黑匣子的歷史數據記錄被觸發，系統當前的狀態（模態、進給率、PMC 信號、主軸速度等）將被保存。保存的數據數目上限為100 條，當超過100 條時，歷史時間較早的數據將被覆蓋。閥值設定及監控（見圖1）。

對于系統的動態特性來說，我們要提高其穩定性，確保其精確度。通過多目標優化方法，利用計算模型，通過相應算法進一步求解。在電主軸系統穩定性優化過程中，改進遺傳算法，利用選取的優質參數，在約定條件和搜索區間，找到一個優化目標的途徑，實現系統目標優化，使電主軸實時監控能夠得到充分體現。

3 結論

基于云計算的過程監控和預測框架，可進行遠程實時感測，保證它的實時性，并且傳輸時攜帶足夠的信息。結合物聯網技術，將互聯網的相關技術融入到精密機床的電主軸實時監控中，是未來工業互聯網發展趨勢。從大量實時狀態信息中提取并選擇能最有效反映電主軸特征的參數，通過主軸動不平衡的計算算法，來實施決策和控制。目前，我們已經在相關型號的機床電主軸運行過程中取得相應運行結果，從理論和實際中得到驗證。未來，我們將進一步完善系統，更好的服務于智能制造的工業現代化。