基于故障征兆与性能特征的数控机床故障诊断技术.pdf
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1、2023.23 科学技术创新基于故障征兆与性能特征的数控机床故障诊断技术王林峰(辽宁地质工程职业学院,辽宁 丹东)科学创新发展背景下,制造业领域引入了智能化、定制化制造装配模式,应用的数控机床精度越来越高,因而数控机床维护技术也呈现出智能化发展趋势。数控机床发生故障会导致工件加工精度下降,影响工件生产的连续性,甚至会引发重大安全事故。为此,需要结合故障征兆、根据数控机床性能,针对性做好故障诊断及修复,以便将数控机床故障带来的不利影响控制在最小范围。1基于故障征兆的数控机床故障诊断技术1.1基于 RBR 的故障诊断这是一种以专家经验为基础,通过采集与整理相关信息,利用 ifthen 规则展开逻辑
2、分析,从而完成故障诊断的方法1。基于 RBR 的故障诊断数字模型见图 1所示。此种诊断方式包含三大模块:一是诊断数据,其是故障诊断结论得出的基础,涵盖故障征兆信息、权值两方面内容。故障征兆发生强弱程度是主要及次要故障的区分依据,权值与故障征兆的明显性呈正比关系。二是诊断规则数据库,其中汇集了大量以数字集中形式存在的数据规则,包含故障征兆描述集合、故障原因集合、概率系数矩阵三个非空有限集合,每个故障征兆对应一条故障征兆信息,故障征兆信息汇集到一起便构成了故障征兆数据库。三是诊断结果,诊断后会输出内容丰富的向量,涵盖故障问题发生原因、故障诊断结论可信概率、故障维修处理对策等,基于 RBR 的故障诊
3、断得出的诊断结果及处理方案相对科学与可靠。图 1基于 RBR 的故障诊断逻辑1.2基于 CBR 的故障诊断以案例 CBR 为基础的故障诊断方法,在故障诊断前需要查找相似问题或经验。诊断故障存在相似历史数据时,会以历史故障诊断处理结果为参照,在继往经验指导的基础上,结合实际情况得出诊断结论,并升级优化故障处理方案,将新生成的结论作为新的案例录入数据库中存储,所有新添加问题便会转化成为经验数据,用于后续故障问题的诊断分析2。诊断开始前,需先将数控机床故障案例相关信息录入 CBR系统,系统会结合案例中故障部分名称、损坏模式等信息自动匹配相似案例并展开历史案例评价分析,再由专家完成高匹配度案例的复核与
4、存储。若案例数据匹配度不高,需调整诊断结果方式,再采取专家领域知识分析方法,分析并存储新生成的故障案例。基于CBR 的诊断系统案例库具有持续学习能力,在案例不作者简介:王林峰(1982-),男,本科,讲师,研究方向:数控技术。摘要:本文从故障征兆、性能特征两个方面分析了数控机床故障诊断方法。首先介绍了基于 RBR 的故障诊断技术、基于 CBR 的故障诊断技术以及 RBR 与 CBR 相结合的集成诊断技术,之后分析了机床性能,并对其与故障诊断间的关系进行了梳理,而后从精度数据的角度出发,结合实例分析了利用神经网络技术分析精度数据从而实现故障诊断的技术方法,旨在为数控机床故障的科学、高效诊断提供参
5、考。关键词:数控机床;故障征兆;性能特征;故障诊断中图分类号院TG659文献标识码院A文章编号院2096-4390渊2023冤23-0207-04207-科学技术创新 2023.23断增加的同时,故障数据诊断范围及精度均会提升,并能提高数据库训练完整性,有助于提高诊断效率。但此诊断方式的缺陷在于推进机制直观性稍差。1.3RBR 与 CBR 的集成诊断由于基于案例的故障诊断方法规则体系不完善且不准确,而基于规则的故障诊断主要适用于具备多个知识规则的领域。在理论指导的故障诊断过程中,可采用集成诊断方法,先利用 CBR 诊断法总结诊断规则,再构建案例诊断库,进而提升故障案例匹配直观性、提高故障诊断效
6、率。集成诊断可用混合推理模式,即基于 CBR 展开快速故障诊断,而后依托 RBR 诊断优化调整故障诊断结果。故障系统构建之初,采用CBR 诊断法归纳整理实际案例,在累积到相应量后便可梳理出诊断规则,若 RBR 规则无法诊断新故障时,再采用 CBR 诊断方法,以便于不断完善故障诊断推理规则,推动规则诊断向案例诊断的转变。混合推理时,系统应同时具备规则库与案例库。应用 CBR 诊断法时对两个库进行不断扩充,而运用 RBR 诊断法时则以规则库作为推理基础。集成诊断法包含关键字分解检索、案例存储、案例库形成、规划库形成四个主要环节,具有提高诊断效率、简化推理过程的优势,集成诊断步骤详见图 2 所示。图
7、 2集成诊断步骤图示2基于性能特征的数控机床故障诊断技术2.1机床性能机床性能特征涵盖多项内容,机床刚度、机床精度、机床耗油量、机床噪音等均是常见性能特征,可作为数据机床故障预测诊断的重要依据。数控机床启用时,性能特征为初始值,在性能发生改变后,便会产生劣化数据,若性能特征的变化未超出初始范围,则属于正常劣化值,若超出初始范围,数据偏差高于200%,则说明性能特征出现了异常劣化3。性能特征量正常劣化与异常劣化数据对比见图 3,其中在数控机床运行 7 h 时,性能特征量突然上升,并且上升至初始值的 200%以上,说明此时数控机床性能特征发生了显著改变,可能是出现了故障问题。图 3性能特征量正常劣
8、化与异常劣化数据对比2.2性能特征与故障诊断的关系数控机床精度值可通过激光干涉仪、球杆仪等精度检测设备进行监控,进而了解其性能劣化趋势。数控机床性能特性除了与故障发生时间有所关联外,与逻辑、结构的关系也较为密切。在长时间应用数控机床或是加工量不断增加的情况下,其性能特征会逐步劣化,待偏差量积累至阈值后便会导致数控机床出现结构变化,进而引发故障。为此,数控机床及故障间存在相互映射的关系,某特征向量导致数控机床出现故障的概率较大,说明二者之间存在强关联关系,若某特征向量对数控机床的故障发生概率影响较小,说明二者属于弱关联关系,在这一映射关系基础上,可通过构建 SOM-BP 神经网络诊断模型,得出数
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