[發明專利]基于分級預警的數控機床故障診斷方法

有效

• 申請號: 201510532922.1
• 申請日: 2015-08-26
• 公開（公告）號: CN105204436B
• 公開（公告）日: 2016-10-26
• 發明（設計）人: 郝慧娟;王茂勵;郝鳳琦;羅旋;李娟;程廣河;韓凌燕;張讓勇;韓路躍;孫祥;孟慶龍
• 申請（專利權）人: 山東省計算中心(國家超級計算濟南中心)
• 主分類號: G05B19/406
• 分類號: G05B19/406
• 代理公司: 濟南泉城專利商標事務所 37218
• 代理人: 褚慶森

技術領域

本發明涉及一種基于分級預警的數控機床故障診斷方法，更具體的說，尤其涉及一種通過判斷組件的振動幅值、振動突變值和溫度是否超閾值進行故障診斷的基于分級預警的數控機床故障診斷方法。

背景技術

作為大中型企業生產中的關鍵設備，數控機床的任何部分出現故障，都可能導致加工精度降低，甚至機床停機、生產停頓，尤其是處于生產線關鍵核心部位的高檔機床，將會給整個生產線帶來重大的停機損失，不僅造成巨大的經濟損失，嚴重時還會危及到人身安全。由于數控機床的先進性、復雜性和智能化高等特點,若現場操作人員不具備豐富的維修經驗，對于此類故障的診斷無從下手，只能停機等待診斷專家進行專門的維修。因此，為了及早預防并及時排除故障，提高診斷效率，保證加工質量，對于數控機床的故障診斷與智能維護技術的研究具有重要的現實意義。

現代數控機床故障診斷不斷將自動控制以及人工智能相關領域的知識融合，實現了故障診斷由簡單到復雜、低級到高級、單一到綜合智能化的過程。智能故障診斷技術的應用，較好的表達了故障征兆與故障原因之間的非線性關系，一定程度上解決了由于對故障機理的認識不足和專家經驗的不足所引起的知識缺少而帶來的故障誤診斷問題，提高了機床故障診斷的準確性。但由于智能算法本身往往具有一些固有缺陷，例如訓練樣本量大、運算過程復雜、計算量大等，影響了對于實時性要求很高的機床類復雜系統的在線故障檢測，目前還無法滿足機床故障的快速預報、診斷與實時控制的需求。

針對以上問題，本發明提供了一種基于分級預警的數控機床故障診斷方法，對機床故障的預警、定位進行分級處理，滿足了機床早期故障預警的快速性以及診斷的準確性要求。

發明內容

本發明為了克服上述技術問題的缺點，提供了一種基于分級預警的數控機床故障診斷方法。

本發明的基于分級預警的數控機床故障診斷方法，其特別之處在于，通過以下步驟來實現：a).采集機床的信息，利用振動傳感器、溫度傳感器對待監測機床進行實時監測，獲得機床的振動、溫度原始數據；b).數據處理和參數提取，對步驟a)中采集的原始數據進行降噪、FFT變換處理，根據不同組件的故障與特征參數的對應關系，分別提取組件的包括振動幅值、振動突變值和溫度在內的特征參數；c).判斷是否存在故障，根據步驟b)中獲取的特征參數是否超越預設下限值判斷機床是否存在故障，把采集的當前組件的特征參數與預設下限值比較，如果存在SpA_t≥SpA_min、ΔA_t≥ΔA_min或者T_t≥T_min，則認為機床出現故障，其中：SpA_t為t時刻某組件的振動幅值，ΔA_t為t時刻某組件的振動突變值，T_t為t時刻某組件的溫度，SpA_min、ΔA_min、T_min分別為相應組件的振動幅值、振動突變值、溫度的預設下限值；執行步驟d)；d).判斷預警等級，按照如下原則判斷機床的故障預警級別：

如果SpA_min≤SpA_t＜SpA_max或者T_min≤T_t＜T_max，則屬于1級預警；

如果SpA_max≤SpA_t或者T_max≤T_t，則屬于2級預警；

如果ΔA_min≤ΔA_t＜ΔA_max，則屬于3級預警；

如果ΔA_t≥ΔA_max，則屬于4級預警；

其中，SpA_max、ΔA_max、T_max分別為相應組件的振動幅值、振動突變值、溫度的預設上限值；e).判斷是否停機，如果預警級別達到4級，則執行機床停機命令，以避免造成嚴重的故障或損失；如果預警級別為1～3級，則執行步驟f)；f).自動識別故障原因，采用智能的故障診斷算法自動進行故障的定位，以便操作人員及時發現并排除故障。

本發明的基于分級預警的數控機床故障診斷方法，步驟e)中所述的故障診斷算法通過以下步驟來實現：