[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于雙專(zhuān)家系統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床故障診斷方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110452727.3
• 申請(qǐng)日: 2021-04-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113204212A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-08-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魏文龍;陳江山
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 江蘇博尚工業(yè)裝備有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G05B19/4063
• 分類(lèi)號(hào): G05B19/4063
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙專(zhuān)家系統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床故障診斷方法。首先，數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)采集實(shí)時(shí)檢測(cè)信號(hào)，并對(duì)故障特征信號(hào)進(jìn)行判斷；然后，故障信號(hào)分別傳送給數(shù)控機(jī)床的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)和云服務(wù)的案例庫(kù)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)；進(jìn)一步，兩個(gè)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)分別對(duì)該故障信號(hào)進(jìn)行推理，并得到推理決策；最后，兩個(gè)故障推理決策將分別提供給用戶(hù)，用戶(hù)根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的推理決策。本方法提出的基于雙專(zhuān)家系統(tǒng)的新型數(shù)控機(jī)床故障診斷方法能夠更為精準(zhǔn)地進(jìn)行數(shù)控機(jī)床故障診斷，同時(shí)更加快速的積累故障案例，從而提高了數(shù)控機(jī)床的維修效率，促進(jìn)了加工產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)以及發(fā)展。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于雙專(zhuān)家系統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床故障診斷方法，可用于數(shù)控機(jī)床的故障診斷，屬于數(shù)控機(jī)床故障診斷領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著我國(guó)機(jī)械制造業(yè)的蓬勃發(fā)展，精工產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)需求也日益升高。數(shù)控機(jī)床因能有效的解決復(fù)雜、精密、多變化小零件的加工問(wèn)題而在精工行業(yè)廣受歡迎。

但數(shù)控機(jī)床是個(gè)復(fù)雜、精密的儀器，往往一個(gè)故障就可能影響整個(gè)數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行精度和可靠性，這將會(huì)使得企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益受到影響。數(shù)控機(jī)床具有高復(fù)合性、技術(shù)性和專(zhuān)業(yè)性，一般維修人員難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障原因，使得維修時(shí)間與成本急劇增加，致使機(jī)械專(zhuān)業(yè)的人才需求量急劇增加，這將會(huì)大大增加產(chǎn)品的生產(chǎn)成本。為解決上述存在的問(wèn)題，數(shù)控機(jī)床的故障診斷系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。

目前，對(duì)于數(shù)控機(jī)床的故障診斷方法主要有：通訊診斷、人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷、多傳感器信息融合診斷和智能化集成診斷。上述的方法中，基于人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)的故障診斷方法具有一定的優(yōu)勢(shì)并比較符合當(dāng)代的發(fā)展趨勢(shì)。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于雙專(zhuān)家系統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床故障診斷方法，從而解決了目前故障原因診斷正確率低的問(wèn)題，而且連接了互聯(lián)網(wǎng)，有利于其他聯(lián)網(wǎng)數(shù)控機(jī)床快速解決此類(lèi)故障。該方法能夠快速的擴(kuò)充故障案例庫(kù)，使得故障處理速度更快，故障原因查找準(zhǔn)確率更高。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種基于雙專(zhuān)家系統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床故障診斷方法，包括以下步驟；

步驟一：數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集檢測(cè)信號(hào)，并對(duì)故障特征信號(hào)進(jìn)行判斷；

步驟二：故障信息分別在數(shù)控機(jī)床故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)和云服務(wù)的案例庫(kù)專(zhuān)家系統(tǒng)中做推理決策；

步驟三：分別將數(shù)控機(jī)床故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)和云服務(wù)的案例庫(kù)專(zhuān)家系統(tǒng)做出的推理決策提供給用戶(hù)。

進(jìn)一步的，所述步驟一具體為：數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集檢測(cè)信號(hào)通過(guò)數(shù)控機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)信息采集模塊進(jìn)行采集信息；所述數(shù)控機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)信息采集模塊包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集模塊、歷史數(shù)據(jù)記錄模塊、報(bào)警事件數(shù)據(jù)記錄模塊和網(wǎng)絡(luò)接口。

進(jìn)一步的，所述數(shù)控機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)信息采集模塊通過(guò)電流傳感器、電壓傳感器、振動(dòng)傳感器、溫度傳感器和噪聲傳感器等傳感器對(duì)檢測(cè)對(duì)象信號(hào)進(jìn)行采集，數(shù)控中心對(duì)故障特征信號(hào)進(jìn)行判斷，實(shí)現(xiàn)第一時(shí)間采集并發(fā)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床的故障信號(hào)。

進(jìn)一步的，所述步驟二中，故障信息將分別傳送給數(shù)控機(jī)床的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)和云服務(wù)的案例庫(kù)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)；所述數(shù)控機(jī)床的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)按照故障樹(shù)分析法所建立，按照逆向思維邏輯推理出故障原因并給出解決方案；所述云服務(wù)的案例庫(kù)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)是根據(jù)案例庫(kù)建立，其知識(shí)庫(kù)中包含眾多故障信號(hào)產(chǎn)生的原因以及對(duì)應(yīng)原因可靠的解決方案，通過(guò)搜索案例庫(kù)中相同或者相似的故障案例從而得到最后的推理決策。

進(jìn)一步的，所述步驟三具體為：數(shù)控機(jī)床將會(huì)對(duì)用戶(hù)提供兩種專(zhuān)家系統(tǒng)的推理決策，分別為機(jī)床自身的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的推理決策和云服務(wù)的案例庫(kù)專(zhuān)家系統(tǒng)的推理決策，讓用戶(hù)根據(jù)自身的實(shí)際情況選擇合適的解決方案。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提出的基于雙專(zhuān)家系統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床故障診斷方法，其檢測(cè)方法簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確，只需要采集并發(fā)送數(shù)控機(jī)床的故障信號(hào)，通過(guò)數(shù)控系統(tǒng)本身的專(zhuān)家系統(tǒng)和云服務(wù)平臺(tái)上的案件庫(kù)專(zhuān)家系統(tǒng)同時(shí)對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行推理決策，提高了推理決策的正確性并且彌補(bǔ)了數(shù)控機(jī)床不更新?lián)Q代導(dǎo)致的滯后性。