基于物聯網的菲迪亞系統數控機床遠程維護策略

吳攀

四川成飛集成科技股份有限公司 四川 成都 610091

引言

物聯網技術的興起與發展，使得傳統工業制造領域面臨了新的挑戰與機遇。在眾多受益于物聯網的工業領域中，數控機床制造業可以說是其中的瑰寶。因其精確、高效的特點，數控機床廣泛應用于各個行業[1]。然而，這種高度復雜且昂貴的設備，一旦出現故障，將導致生產過程的中斷，給企業帶來巨大損失。因此，如何有效地維護數控機床，成為工業領域關注的焦點。

1 物聯網技術與菲迪亞系統數控機床概述

1.1 物聯網技術

物聯網是互聯網、傳統通信網絡等信息載體與互聯網的延伸和擴展，其基本理念是通過信息傳感設備如射頻識別設備、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等，對任何物品進行連接，進行信息交換和通信，以實現物品的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。物聯網技術在許多領域都有廣泛的應用，例如智能家居、智能交通、智能農業、工業4.0等，其目標是通過實時數據的獲取、處理和分析，實現對物品和環境的智能管理和控制[2]。

1.2 菲迪亞系統數控機床

菲迪亞系統數控機床是一種具有高精度、高效率的先進制造設備，廣泛應用于航空航天、汽車制造、模具制造等領域，其主要特點是利用數字化技術對機床進行控制，以實現自動化生產。而其核心就是數控系統，也就是菲迪亞系統，是一種基于電腦數值控制技術的先進數控系統，它的特點是具有強大的功能、高精度的控制和便捷的操作界面。菲迪亞數控系統通過對工件的加工過程進行精確的數字化模擬，可以實現對機床的精確控制，從而提高生產效率，保證產品質量。菲迪亞系統主軸如圖1所示。

圖1 菲迪亞系統主軸

2 基于物聯網的菲迪亞系統數控機床遠程維護關鍵技術

2.1 數據采集與預處理

物聯網技術通過連接各類感知設備進行數據采集，從而獲取菲迪亞系統數控機床的實時運行數據。數據預處理步驟主要包括數據清洗、數據轉換和數據規約等，以便后續分析使用。以下表格為一次數據采集與預處理的例子。

通過對表1的分析，可以看出數據預處理步驟能有效將原始數據轉化為適合分析的數據格式。例如，數據清洗步驟將溫度和壓力數據中的單位符號去除，使其變為純數字格式；數據規約步驟將電流數據進行了四舍五入，簡化了數據的復雜度；數據轉換步驟則將振動數據進行了量綱變換，使其符合常見的數據分析模型的輸入要求。

表1 數據采集與預處理樣本

2.2 數據傳輸與網絡通信

數據傳輸是物聯網技術的核心環節，它需要保證數據的實時性、準確性和安全性。網絡通信則是實現數據傳輸的主要方式，包括有線通信和無線通信兩種。以下表格為一次數據傳輸過程的例子。

通過對表2的分析，可以發現無線通信的延時一般較高，而有線通信的延時較低。這說明在追求數據傳輸實時性的場景中，有線通信可能是更優的選擇。

表2 數據傳輸樣本

2.3 數據存儲與管理

存儲和管理菲迪亞系統數控機床的運行數據是物聯網技術在遠程維護策略中的重要環節。合理的數據存儲和管理策略能夠有效保證數據的安全性和可用性。以下表格展示了一次數據存儲與管理的例子。

根據表3，可以觀察到云服務器的優勢在于可以實現遠程訪問和高效處理，而本地數據庫則更側重于數據的安全和穩定性，數據的存儲方式選擇需要根據具體應用場景進行。

表3 數據存儲與管理樣本

2.4 數據分析與故障預測

通過對菲迪亞系統數控機床的運行數據進行分析，可以預測可能出現的故障，從而提前進行維護，避免生產損失。以下表格展示了一次數據分析與故障預測的例子。

對表4的分析表明，通過監控菲迪亞系統數控機床的運行溫度、壓力和電流等參數，當這些參數超過一定閾值時，可以預測出可能出現的故障，提前采取維護措施，避免故障對生產造成影響。

表4 數據分析與故障預測樣本

3 基于物聯網的菲迪亞系統數控機床遠程維護策略

3.1 實時監控

實時監控就是通過采集并處理設備運行的各種數據，包括設備運行狀態、運行參數以及生產數據等，對設備進行全方位的實時監控，以確保設備的正常運行。設備的實時監控需要通過安裝在設備上的各種傳感器進行，傳感器可以監測設備的各種運行參數，如溫度、壓力、振動、聲音等，這些參數的變化往往可以反映出設備的運行狀態[3]。另一方面，實時監控策略需要一個高效、穩定的數據傳輸和處理系統，以確保數據能夠實時、準確地傳輸到遠程服務器，并進行實時的分析和處理，這需要依靠高速的網絡傳輸技術，以及高效的數據處理技術，如大數據處理、流數據處理等。例如，在一次實際運行中，維護人員通過實時監控發現設備的工作溫度在凌晨4點突然上升到45℃，這超過了設備的正常工作溫度范圍（通常為20-40℃）。這個數據的異常情況引起了維護人員的注意，他們立即通過遠程操作將設備的工作頻率調低，以降低設備的工作溫度。通過這次及時的維護操作，設備的溫度在凌晨4點30分降低到了正常的范圍，從而避免了設備因過熱而損壞，保障了生產的正常進行。

3.2 故障診斷

故障診斷策略的目標是通過對設備運行數據的深入分析，確定設備的故障類型和故障原因，為維護決策提供依據[4]。故障診斷需要依賴于一些先進的數據分析技術，如機器學習、模式識別、數據挖掘等。通過這些技術，可以對設備的運行數據進行深入的分析和處理，發現數據中的規律和模式，從而確定設備的故障類型和故障原因。在故障診斷過程中，需要考慮設備的運行環境、運行狀態及設備本身的特性等因素，這需要依賴于對設備的深入理解和專業知識。同時，通過對設備故障的深入分析，可以對設備的設計和使用提供反饋，不斷優化設備的性能和使用壽命。

3.3 預測性維護

基于物聯網進行菲迪亞系統數控機床遠程維護工作時，首先需要利用物聯網技術進行大數據采集。每一個操作，每一個參數，每一個變化，都會被物聯網設備實時采集并儲存，這為預測性維護提供了大量的原始數據。然后，通過機器學習和大數據分析，從這些原始數據中提取出有價值的信息[5]。通過對機床的運動精度進行持續監測，可以預測出何時機床的某一部分可能會因磨損而需要更換。通過提前預測并解決問題，可以避免機床突然出現故障，從而大大提高生產效率。例如，維護團隊發現在一臺菲迪亞系統數控機床上，每當振動頻率達到60Hz，且持續時間超過1小時，設備就會在接下來的24h內發生故障。有了這個發現，維護團隊就可以在實時監控中設置報警閾值，當振動頻率達到60Hz，且持續時間超過1小時時，系統就會自動報警，提示維護人員需要對設備進行檢查和維護。

3.4 自主維護

應用物聯網技術使機床具備自我診斷的能力，這需要在機床中嵌入先進的傳感器和控制器。傳感器可以實時監測機床的各種運行參數，如溫度、振動、聲音等，并將這些信息傳遞給控制器。控制器則可以根據這些信息，診斷出機床是否存在問題，以及問題的可能原因。然后，想要機床具備自我修復的能力，就需要在機床中安裝一些可編程的執行器，這些執行器可以根據控制器的指令，自動進行一些基本的維護操作，如調整運行參數，或者自動潤滑某些零部件。最后，應用自主維護策略還需要機床具備一定的智能決策能力，這可能需要引入人工智能技術，讓機床可以根據歷史數據和當前情況，做出最優的決策。

4 結束語

綜上所述，物聯網技術在菲迪亞系統數控機床遠程維護策略中的應用有著極其廣闊的前景，通過實時監控、故障診斷以及智能優化等一系列策略的應用，大大提高了菲迪亞系統數控機床的運行效率和使用壽命，對工業生產效率的提升具有重要意義。而隨著物聯網技術的不斷深入和發展，未來可能會有更多的自動化、智能化的維護策略被開發出來，使得菲迪亞系統數控機床的維護工作更加簡單、便捷和高效。