數控技術在機械制造加工設備安全檢測中的應用

摘 要：本文提出了一種基于數控技術的機械加工設備安全檢測系統，該系統通過實時監測設備的運行狀態、異常識別及安全風險預警，實現了對設備的全方位保護。通過實驗驗證與典型設備應用分析，該系統能夠有效降低設備故障率、提升維修效率、減少生產停機時間，具有較高的實際應用價值。本文為提高機械加工設備的安全性與可靠性提供了新的解決方案，并為智能制造領域的安全監控技術發展提供了理論依據和實踐支持。

關鍵詞：數控技術；機械加工設備；安全檢測；異常識別

1 前言

隨著現代制造業向高精度、高效率的方向發展，數控技術在機械加工中的應用已成為核心競爭力之一。隨著加工設備運行復雜度的增加，設備故障和安全隱患的發生頻率也逐漸提高，這對生產安全和生產效率構成了嚴峻挑戰。傳統的設備安全檢測方法往往依賴人工檢測和周期性檢查，難以實現實時監控與精準預警。

2數控技術安全檢測系統架構

數控技術安全檢測系統的架構設計是確保機械加工設備穩定性與安全性的重要環節。該系統由感知層、傳輸層和決策層三大部分組成。感知層主要通過各種傳感器實時采集機械設備的運行狀態數據，包括溫度、壓力、振動、轉速等關鍵參數，這些數據為后續的安全檢測提供基礎信息[1]。傳輸層則負責將感知層采集的數據通過高速數據通信網絡傳輸至處理中心，保證數據的實時性和可靠性。決策層是系統的核心，通過數據分析和模型預測，識別設備可能出現的異常或故障，進而評估其安全風險，并在發現潛在問題時發出警報。在此架構中，數控系統的異常識別方法、設備運行狀態的實時監測以及安全風險預警模型的構建都起到了關鍵作用。通過深度學習與大數據分析技術，系統能夠自動識別出設備運行中的非正常狀態，并進行自我修正與優化。預警模型根據歷史數據和實時數據的對比，能夠在安全風險出現之前做出預警，為設備維護人員提供足夠的應急處理時間，極大降低機械設備的故障率和安全隱患。

3機械加工設備安全檢測關鍵技術

3.1數控系統異常識別方法

數控系統的異常識別方法通過對數控系統實時數據的監測與分析，能夠識別出系統運行中的異常狀態，如位置誤差、速度波動、振動異常等。常見的異常識別方法包括基于信號處理的異常檢測方法、基于機器學習的智能識別方法，以及基于模式識別的多維度檢測方法[2]。在信號處理方法中，通過對數控系統的控制信號與傳感器信號進行頻譜分析，提取出設備的工作特征信號，結合標準工作狀態進行對比分析，進而發現異常波動。設設備在理想狀態下的控制信號為uideal（t），而實際運行信號為uactual（t），則異常識別可以通過以下誤差分析公式進行評估：

E（t）=

若E（t）gt;ε，則認為系統出現異常，其中ε為預設的閾值。基于機器學習的識別方法通過對歷史數據進行訓練，構建異常檢測模型，能夠通過對輸入特征的分類和聚類，識別出系統可能出現的異常狀態。

3.2設備運行狀態實時監測

設備運行狀態的實時監測通過采集設備的關鍵運行參數，如溫度、壓力、振動、轉速、功率等，實時監測系統能夠即時反饋設備的健康狀況，為異常預警和故障診斷提供數據支持。實時監測系統的核心在于高精度的數據采集與傳輸能力。傳感器通過對不同參數進行采樣，并結合數控系統輸出的控制信號，實時檢測設備的工作狀態。設備的某一重要參數為P（t），監測系統將該參數的變化進行周期性采集，并將其數據與設備的正常運行模式進行對比分析。設正常工作狀態下的參考參數為Pnormal，則設備的實時狀態可以通過以下偏差分析公式進行判斷：

ΔP（t）=P（t）-Pnormal

若ΔP（t）超過預定閾值ε，則系統認為設備出現異常，及時觸發報警機制。同時，結合多傳感器數據融合技術，系統能夠綜合分析來自不同傳感器的數據信息，進一步提高監測的準確性和魯棒性[3]。通過卡爾曼濾波（Kalman Filter）等算法，實時監測系統能夠對噪聲數據進行濾波，從而減少外部干擾，提高參數估計的精度。如設某設備的振動參數、溫度和功率分別由V（t）、T（t）、W（t） 表示，則通過數據融合算法，實時狀態估計（t）可表示為：

（t）=αV（t）+βT（t）+γW（t）

其中，α，β，γ為加權系數，表示不同傳感器在綜合監測中的權重。此方法能夠有效地提高設備運行狀態的監測精度，減少單一傳感器的測量誤差對結果的影響。

3.3安全風險預警模型構建

安全風險預警模型通過融合設備的實時監測數據與歷史故障數據，構建出基于多種算法的預警系統，以實現對設備安全風險的精確預測與預防。構建安全風險預警模型的核心在于數據驅動與多維度分析的結合。基于設備的運行參數，如溫度、振動、壓力等，采用機器學習算法（如隨機森林、支持向量機等）對數據進行分類與回歸分析，提取出設備運行狀態與潛在故障之間的關聯性[4]。設設備運行狀態的特征向量為X（t）=

X（t），

X（t），…，

X（t），其中每個Xi（t）代表設備某一運行參數的實時值。安全風險評估函數R（t）可以表示為：

R（t）=f（X（t））=αiXi（t）

其中，αi為各個特征參數的權重，反映其對安全風險的影響程度，f（·）是非線性函數，表示各個參數對風險的復合影響。利用歷史故障數據進行訓練，可以進一步優化風險評估函數，并通過基于概率的預警模型來判斷是否觸發報警。通過貝葉斯網絡或灰色預測方法，可以根據當前設備狀態與歷史數據的關聯，計算發生故障的概率，設Pfailure（t）為故障發生的概率，則風險預警條件為：

設Pfailure（t）=P（R（t）gt;θ）

其中，θ為設定的安全閾值，若Pfailure（t）gt;β（β為預設的風險閾值），系統將觸發警報并采取相應的保護措施。

4數控安全檢測技術應用實踐

4.1檢測系統實驗驗證

實驗選用了一臺高精度數控機床作為測試平臺，結合多種傳感器實時采集其工作狀態數據，包括溫度、振動、轉速和功率等關鍵參數[5]。通過模擬不同類型的故障情景，如過載、軸承損壞、振動過大等，測試系統在異常情況下反應和預警性能。在實驗過程中，通過對比系統識別的異常數據與實際故障情況，驗證了數控安全檢測系統在識別精度和響應速度上的優勢。實驗結果表明，系統能夠在設備運行狀態出現輕微變化時即能迅速識別，并通過數據分析模型進行準確預警。

4.2典型加工設備安全性評估

在對典型加工設備的安全性評估中，采用了多維度的評估模型，結合設備的運行數據與歷史故障記錄，從設備的故障概率、風險等級、維護周期等方面進行全面分析。評估過程首先通過實時監測系統收集設備的關鍵運行參數，利用安全風險預警模型對設備的安全狀態進行動態評估。基于層次分析法（AHP）和模糊綜合評價方法，對設備的安全性進行綜合評分，從而得出設備的風險等級。具體評估方法包括：通過加權綜合不同監測參數的偏差值，計算設備的安全指數 SI（t），其表達式為：

SI（t）=Wi·Di（t）

其中，Wi為各參數的權重，Di（t）為各監測參數的偏差值（如溫度、振動、功率等）。根據 SI（t）的值，設備可被分為低風險、中等風險和高風險三類，并進一步評估出設備的預期剩余壽命（RUL， Remaining Useful Life）。

根據以上數據表3，設備的安全指數SI（t）可以計算為：

SI（t）=（0.3×1.5）+（0.4×2.8）+（0.2×2.0）+（0.1×2.0）=1.45+1.12+0.4+0.2=3.17

根據計算結果，若設備的安全指數SI（t）大于某一閾值（如 3.0），則可判斷設備處于中等風險狀態，需進行定期維護或檢修。

4.3應用效果分析

數控安全檢測技術的應用效果分析主要通過對實施后的設備運行性能、安全性和維護成本等方面的對比，評估其實際應用效果。經過系統部署后，典型加工設備在多個生產周期中的故障率顯著降低，設備的穩定性和生產效率得到了有效提升。通過對比應用前后的設備故障數據，發現數控安全檢測系統能夠提前識別并預警潛在的設備故障，顯著減少了停機時間，并優化了維修周期。在應用前，設備的年均故障率約為15%，而實施安全檢測系統后，故障率下降至8%。通過對設備維修數據的分析，系統提前預警的故障案例大大減少了維修和更換部件的成本，進而提高了設備的整體利用率和生產效率，以上為具體效果表4。

5結論

本文通過對數控技術在機械制造加工設備安全檢測中的應用研究，提出了基于多維度數據采集、異常識別與安全預警的綜合安全檢測系統。該系統能夠精準監測設備運行狀態，提前識別潛在故障，顯著提高設備的安全性和可靠性。通過典型加工設備的應用效果分析，驗證了數控安全檢測技術在降低故障率、提升設備可用性、減少維修成本方面的顯著優勢。未來，隨著人工智能和大數據技術的進一步發展，數控安全檢測系統有望實現更高水平的智能化，推動智能制造和設備自動化的持續發展。

參考文獻

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[2]王勇.基于綠色制造理念的水處理設備加工及生產工藝設計[J].鞋類工藝與設計，2025，5（01）：126-128.

[3]周峰.機械制造工藝與機械設備加工工藝研究[J].模具制造，2025，25（01）：184-186.

[4]熊勇.基于數控技術的機械制造加工設備安全檢測工藝[J].現代制造技術與裝備，2024，60（11）：134-136.

[5]孫穎慧.基于智能制造的機械設備自動化控制系統研究[J].機械工業標準化與質量，2024，（10）：47-50.

作者簡介：俞圣江（1986.9-），男，漢族，紹興上虞人，本科，講師，研究方向：數控加工機械基礎、零件測量、機械制圖。