[發明專利]一種數控機床主軸的故障診斷與預測的方法

有效

• 申請號: 201510533166.4
• 申請日: 2015-08-27
• 公開（公告）號: CN105081879B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發明（設計）人: 杜春平
• 申請（專利權）人: 成都飛機工業（集團）有限責任公司
• 主分類號: B23Q17/00
• 分類號: B23Q17/00;G05B19/406
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種數控機床主軸的故障診斷與預測的方法，其特征在于，包括以下步驟：

A、建立數據庫：把被測對象信息、測點信息、巡檢路線信息、采樣參數信息和報警號信息輸入信號處理中心，在信號處理中心建立數據庫；

B、信號采集與分析：采用高精度激光位移傳感器進行數控機床主軸上外表面點的跳動位移監測，采用紅外溫度傳感器進行數控機床主軸上外表面點的實時溫度采集，采用第一加速度傳感器和第二加速度傳感器進行數控機床主軸上外表面點的振動監測，將監測信號通過數據處理中心存儲到步驟A中的數據庫內，通過混合推理模型對測量數據進行時域分析和頻域分析，得到主軸的特征參數點集合；

C、故障診斷：通過數控機床主軸的結構形式、幾何參數和設計參數建立數控機床主軸的物理模型，再結合物理模型參數與步驟B中主軸的特征參數點集合進行分析，進行主軸故障診斷；

D、故障預測：將步驟C中的主軸故障診斷結果寫入步驟A中的數據庫，并將結果樣本進行分類，形成正負樣本；根據步驟C中數控機床主軸的物理模型，建立各機床主軸的健康檔案并保存到步驟A中的數據庫內,混合推理模型根據正負樣本和健康檔案對主軸運行趨勢進行判斷，實現故障預測。

2.根據權利要求1所述的一種數控機床主軸的故障診斷與預測的方法，其特征在于：所述步驟B中，主軸的特征參數點集合包括時域參數和頻域參數。

3.根據權利要求1所述的一種數控機床主軸的故障診斷與預測的方法，其特征在于：所述混合推理模型包括神經網絡、專家系統和支持向量機。

4.根據權利要求1所述的一種數控機床主軸的故障診斷與預測的方法，其特征在于：采用一種數控機床主軸的故障診斷與預測的系統，包括高精度激光位移傳感器、紅外溫度傳感器、第一加速度傳感器、第二加速度傳感器、信號調理模塊和信號處理中心，所述第一加速度傳感器和第二加速度傳感器均安裝在數控機床主軸上，所述信號調理模塊分別與高精度激光位移傳感器、紅外溫度傳感器、第一加速度傳感器、第二加速度傳感器和信號處理中心連接；

高精度激光位移傳感器，用于采集數控機床主軸徑向跳動的信號；

紅外溫度傳感器，用于采集數控機床主軸的實時溫度信號；

第一加速度傳感器，用于采集數控機床主軸的振動信號；

第二加速度傳感器，用于采集數控機床主軸的振動信號；

信號調理模塊，用于接收從高精度激光位移傳感器、紅外溫度傳感器、第一加速度傳感器和第二加速度傳感器傳送來的測量數據，并將這些數據進行相應的A/D轉換，處理成需要的數字信號；

信號處理中心，用于接收和處理從信號調理模塊生成的數字信號。