常州轻工职业技术学院：《数控机床故障诊断与维护》课程教学资源（教案讲义）课程准备.doc_大学文库

德国西门子公司在CNC系统中采用了这种诊断功能。用户只要把CNC系统中专用的“通讯接口”连接到普通电话线上,而专用通讯诊断计算机的“数据电话”也接到电话线上,然后由计算机向CNC系统发送诊断程序,并将测试数据输回到计算机进行分析得出结论。随后将诊断结论和处理方法通知用户。通讯诊断系统除用于故障发生后的诊断外,还可作为用户定期预防性诊断, 维修人员不必亲临现场,只需技预定时间对机床做一系列试运行检査,在远地的维修中心分析诊断数据,以发现可能存在的故障隐患。这类CNC系统必须具有远距离诊断接口及联网的功能。 32自修复系统自修复系统就是在系统内安装了备用模块,并在CNC系统的软件今装有自修复相序。当该软件在运行时一旦发现某个模块有故障时,系统一方面将故障信息显示在CRT上,另一方面自动寻找是否有备用模块。如果存在备用模块,系统将使故障模块脱机而接通备用模块,从而使系统较快地恢复到正常工作状态。美国的 Cincinnati Milacron公司生产的950CNC系统就已经采用了这种自修复技术。在950CNC系统的机箱内安装有一块备用的CPU 板,一旦系统中所用的4块CPU板中的任何一块出现故障时,均能立即启用备用板替代故障板但自修复技术需要将备用板插入到机箱中的备用槽中。这无疑增加了成本,所以只适用于总线结构的CNC系统 33具有人工智能功能的专家故障诊断系统发展具有人工智能的专家系统故障诊断方法是从数据库出发,调用知识库中的相应知识、经过推理机构的推理获得所需的结论。应用于数控系统故障诊断的人工智能技术有两方面内容, 即诊断专家系统和人工智能数据库 331诊断专家系统是人工智能最活跃的一个分支,以其智能化程度高和实时性强而应用于很多领域。80年代韧,专家系统才开始应用于故障诊断领域,故障诊断专家系统与传统诊断技术相比具有如下特点 ①通过对各种诊断的经验性专门知识形式化描述,不仅可以使这些知识突破专家个人的局限性而广为传播,而且也是对科学方法论的一个发展。②克服人类诊断专家供不应求的矛盾。③故障诊断专家系统可以结合其它诊断方法,综合利用各类专家的知识经验,实现在线监测故障、离线诊断与分离故障。④故障诊断专家系统具有人机联合诊断功能,可充分发挥人的主观能动性。专家系统具有知识获取和自学习功能,它能在使用过程中日趋完善 332人工智能数据库人工智能数据库以提高系统可靠性、维修性和高效率性为目的。这种数据库土要包括加工参数的自动设定和图形功能等。加

3 德国西门子公司在 CNC 系统中采用了这种诊断功能。用户只要把 CNC 系统中专用的“通讯接口”连接到普通电话线上，而专用通讯诊断计算机的“数据电话”也接到电话线上，然后由计算机向 CNC 系统发送诊断程序，并将测试数据输回到计算机进行分析得出结论。随后将诊断结论和处理方法通知用户。通讯诊断系统除用于故障发生后的诊断外，还可作为用户定期预防性诊断，维修人员不必亲临现场，只需技预定时间对机床做一系列试运行检查，在远地的维修中心分析诊断数据，以发现可能存在的故障隐患。这类 CNC 系统必须具有远距离诊断接口及联网的功能。 3.2 自修复系统自修复系统就是在系统内安装了备用模块，并在 CNC 系统的软件今装有自修复相序。当该软件在运行时一旦发现某个模块有故障时，系统一方面将故障信息显示在 CRT 上，另一方面自动寻找是否有备用模块。如果存在备用模块，系统将使故障模块脱机而接通备用模块，从而使系统较快地恢复到正常工作状态。美国的 Cincinnati Milacron 公司生产的 950CNC 系统就已经采用了这种自修复技术。在 950CNC 系统的机箱内安装有一块备用的 CPU 板，一旦系统中所用的 4 块 CPU 板中的任何一块出现故障时，均能立即启用备用板替代故障板。但自修复技术需要将备用板插入到机箱中的备用槽中。这无疑增加了成本，所以只适用于总线结构的 CNC 系统。 3.3 具有人工智能功能的专家故障诊断系统发展具有人工智能的专家系统故障诊断方法是从数据库出发，调用知识库中的相应知识、经过推理机构的推理获得所需的结论。应用于数控系统故障诊断的人工智能技术有两方面内容，即诊断专家系统和人工智能数据库。 3.3.1 诊断专家系统是人工智能最活跃的一个分支，以其智能化程度高和实时性强而应用于很多领域。80 年代韧，专家系统才开始应用于故障诊断领域，故障诊断专家系统与传统诊断技术相比具有如下特点： ①通过对各种诊断的经验性专门知识形式化描述，不仅可以使这些知识突破专家个人的局限性而广为传播，而且也是对科学方法论的一个发展。②克服人类诊断专家供不应求的矛盾。③故障诊断专家系统可以结合其它诊断方法，综合利用各类专家的知识、经验，实现在线监测故障、离线诊断与分离故障。④故障诊断专家系统具有人机联合诊断功能，可充分发挥人的主观能动性。专家系统具有知识获取和自学习功能，它能在使用过程中日趋完善。 3.3.2 人工智能数据库人工智能数据库以提高系统可靠性、维修性和高效率性为目的。这种数据库土要包括加工参数的自动设定和图形功能等。加

工参数的自动设定功能,实际是一个工艺参数库,系统能根据被加工工件的材料、加工余量等自动确定切削用量、加工刀具的选取及加工条件的设定等,这种数据库不但需要积累大量工艺数据还必须具有某种学习功能及推理能力。通常,将人工智能数据库与故障诊断专家系统联系在一起,建立一个综合专家系统,既提高系统的可靠性,又提高了系统的诊断维修性能。在处理实际问题时,本来需要出某个领域的具有专门知识的专家来解决,通过专家分析和解释数据并做出决定。而以计算机为基础的专家系统就是力求去收集足够的专家知识。让计算机如同事家那样解决问题。也就是说,专家系统是通过具有专家推理方法的计算机模型来解决实际问题,并且得到与专家相同结论。一般诊断专家系统的结构框图,如图所示。知识工程师知识用户领域专家诊断专家系统框图知识库( Knowledge Base)是专家知识、经验、书本常识等各种知识的集合。对于数控系统的专家诊断系统来说,故障知识库的建立是关键。推理机( Inference Engine)是用于控制、协调整个系统,根据当前输入的数据,利用知识库中的知识,按一定的推理策略解决当前的问题。目前日本 FANUC公司已将专家系统引入到自己的CNC系统中,用于故障的诊断。它是由知识库、推理机和人机控制器( lan Machine Control)三部分组成。其中,知识库存储着专家们掌握的有关与CNC领域的各种故障原因及其处理方法,而推理机则具有推理的能力,能够根据知识推导出结论,并不是简单地搜索现成的答案。如GE- FANUC15中采用了诊断指导专家系统( Troubleshooting Guidance Expert System) 查找故障的原因(如图所示) 操作者 CRTMDI 推理机 ·向后推理知识库机床产生式规则(THEN BO倍号.参数、指令值等知识库管理系统把专家知识转化成简单的程序表示一专家把知识的程序表述转化成规则 34基于因特网的远程故障诊断系统

因特网的普及和局域网建设,为故障诊断技术的发展带来了新的思路与前景,将因特网计算机地用技术与故障诊断技术相结合,可构造一种全新的故障诊断系统,即基于因特网的远程故障诊断系统( nternet-based Remote Diagnosis System IRDS) 如,美国斯坦福大学和麻省理工学院已合作开发了基于因持网的下一代远程诊断示范系统。美国的DM2000系统和PDS系统都是基于网络环境,能同时对多台设备进行在线监测和智能诊断多种典型故障,具有远程通讯能力,能对企业的管理和控制系统联网通信,使企业不同部门都能同时获取设备运行状态信息,也能对不同地区、不同企业的设备进行监测和故障诊断等。在国内.西安交通大学、上海交通大学和哈尔滨工业大学等已进行工业领域的远程诊断研究工作.并取得了初步成果:华中理工大学也于 1997年初开始了前期研究工作,并在因特网上设立了一个远程诊断宣传站点,介绍远程诊断技术,以实验室的方式向用户提供远程诊断服务。它的主要功能为 (1)诊断任务调度一方面是诊断任务分解,将某一诊断请求按一定策略分解或分送到不同的诊断子系统进行诊断,并对整个诊断过程进行调度管理;另一方面是管理多个诊断任务。 2)远程数据获取诊断系统或研究人员异地远程获取设备状况及相关信息。理想的情况是能以远程控制采集系统的方式获取需要的信息,并从网上获取该设备的设计、制造、维修等相关信息 (3)远程信号分析包括诊断服务方和客户方所进行的信息分析两个方面。服务方信号分析功能主要在于信号特征自动提取; 客户方信号分析功能主要在于提供远程信号分析工具。 (4)远程故障诊断针对某一诊断对象,采用相应的某一诊断方法或某些诊断方法的融合。对异地设备进行远程故障诊断,快速传送诊断结果。 (5)远程协作诊断提供多诊断系统和专家的异地诊断协作环境,还包括对诊断对象的诊断结果的综合。 35应用人工神经网络(ANN)进行诊断由于ANN具有联想、容错、自适应、自学习和处理复杂多模式等特点,近年来开展了诸多研究和应用。这种方法将被诊断的系统的症状作为网络的输入,将所要求得到的故障原因作为网络的输出,并且神经网络将经过学习所得到的知识以分布的方式隐式地存储在网络上,每个输出神经元对应着一个故障原因。目前常用的几种算法有:误差反向传播(BP)算法、双向联想记忆 (BAM模型和模糊认识映射(FCM)等。近几年来,人工神经网络广泛用于许多工程领域.包括故障诊断,因为神经网络有着比传统估计更好的潜在特性:①强大的非线性映射特性,使之易于建立起像液压和航空动力系统这样些复杂的非线性系统和随机过程的模型。②神经网络承受硬件损坏的能力比一般计算机强得多。③即使对十未知类型的故障也能

5 因特网的普及和局域网建设，为故障诊断技术的发展带来了新的思路与前景，将因特网计算机地用技术与故障诊断技术相结合，可构造一种全新的故障诊断系统，即基于因特网的远程故障诊断系统(Internet—based Remote Diagnosis System IRDS )。如，美国斯坦福大学和麻省理工学院已合作开发了基于因持网的下一代远程诊断示范系统。美国的 DM2000 系统和 PDS 系统都是基于网络环境，能同时对多台设备进行在线监测和智能诊断多种典型故障，具有远程通讯能力，能对企业的管理和控制系统联网通信，使企业不同部门都能同时获取设备运行状态信息，也能对不同地区、不同企业的设备进行监测和故障诊断等。在国内．西安交通大学、上海交通大学和哈尔滨工业大学等已进行工业领域的远程诊断研究工作．并取得了初步成果；华中理工大学也于 1997 年初开始了前期研究工作，并在因特网上设立了—个远程诊断宣传站点，介绍远程诊断技术，以实验室的方式向用户提供远程诊断服务。它的主要功能为： (1)诊断任务调度一方面是诊断任务分解，将某一诊断请求按—定策略分解或分送到不同的诊断子系统进行诊断，并对整个诊断过程进行调度管理；另一方面是管理多个诊断任务。 (2)远程数据获取诊断系统或研究人员异地远程获取设备状况及相关信息。理想的情况是能以远程控制采集系统的方式获取需要的信息，并从网上获取该设备的设计、制造、维修等相关信息。 (3)远程信号分析包括诊断服务方和客户方所进行的信息分析两个方面。服务方信号分析功能主要在于信号特征自动提取；客户方信号分析功能主要在于提供远程信号分析工具。 (4)远程故障诊断针对某一诊断对象，采用相应的某一诊断方法或某些诊断方法的融合。对异地设备进行远程故障诊断，快速传送诊断结果。 (5)远程协作诊断提供多诊断系统和专家的异地诊断协作环境，还包括对诊断对象的诊断结果的综合。 3.5 应用人工神经网络（ANN）进行诊断由于 ANN 具有联想、容错、自适应、自学习和处理复杂多模式等特点，近年来开展了诸多研究和应用。这种方法将被诊断的系统的症状作为网络的输入，将所要求得到的故障原因作为网络的输出，并且神经网络将经过学习所得到的知识以分布的方式隐式地存储在网络上，每个输出神经元对应着一个故障原因。目前常用的几种算法有：误差反向传播(BP)算法、双向联想记忆 (BAM)模型和模糊认识映射(FCM)等。近几年来，人工神经网络广泛用于许多工程领域．包括故障诊断，因为神经网络有着比传统估计更好的潜在特性：①强大的非线性映射特性，使之易于建立起像液压和航空动力系统这样一些复杂的非线性系统和随机过程的模型。②神经网络承受硬件损坏的能力比一般计算机强得多。③即使对十未知类型的故障也能

通过学习识别出来。④并行处理能力。⑤神经网络能同时处理定量和定性信息,提高故障诊断的性能。神经网络用于数控系统的故障诊断研究必将有很大的发展 36多传感器信息融合技术要保证数控机床长期无故障运行及在故障情况下快速诊断和排除故障,需要监测系统进行加工状态监视以及提供故障情况下的状态信息,另外还需要信息处理技术对状态信息分析提取特征以供监视或故障诊断使用。由于数控系统内在的复杂性和关联性.过去传统单因素监测相信息处理已显得力不从心。多传感器信息融合概念的提出,为CNC状态监测开辟了新途径。多传感器信息融合就是充分合理地选取各种传感器,提取对象的有效性信息,充分利用多个传感器资料,通过对它们合理支配和使用,把多个传感器在空间或时间上冗余信息或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述,使该信息系统由此获得比它的各组成部分的子集所构成的系统更为优越的性能。利用多传感器对CNC进行诊断,能大大降低误判率、漏判率提高诊断准确度,采用信息融合技术,先对同一层次的信息进行融合,获得更高层次的信息,再汇入相应的信息融合层次,这样从低层至顶层对多元信息进行整理合并,逐层抽象,从而取得比单一传感器更准确更具体的诊断结果。由于ANN具有大规模并行处理能力、抗干扰能力及高皮的非线性特性,可将它用于多传感器信息融合。智能化集成诊断维修将传感器信息融合与入工智能技术、 ANN技术相结合,建立集监测、诊断为一体的智能集成系统,CNC 故障诊断的新方向。集成诊断专家系统能充分利用多种形式的知识(经验知识、状态知识、物理知识等)诊断推理,结合多种故障信息(征兆信息,状态监测信息等)进行综合诊断,可实现实时监测与诊断,提高了智能诊断与决策水平和CNC机床诊断的自动化程度。因此,积极开展CNC机床智能集成诊断系统的研究具有重要的理论价值和实践意义 37电源配置机电设备的诊断过程基本上分为三个步骤:一是诊断信息的获取:二是故障特征的提取:三是状态识别和故障诊断。其中的关键是从动态信号中提取故障特征。信号处理是最常用的方法。机械设备在运行过程中的多发故障,如裂纹、断裂、剥落、摩擦松动、爬行、冲击、喘振、旋转失速、油膜涡动及振动等导致非平稳性的出现。因此,非平稳性可表征某些故障的存在。所谓非平稳性是指信号的统计特性(包括时域统计特性和频域统计特性) 与时间变化有关。在机电设备监测诊断中,目前通常采用基于平稳过程的经典信号处理方法,分别仅从时域或频域给出信号的统计平均结果,无法同时兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征,而这些局部化特征恰是故障的表现小波分析作为一种数学理论和分析方法近年引起了越来越多的关注。顾名思义,“小波”就是小的波形。所谓“小”是指局部

6 通过学习识别出来。④并行处理能力。⑤神经网络能同时处理定量和定性信息，提高故障诊断的性能。神经网络用于数控系统的故障诊断研究必将有很大的发展。 3.6 多传感器信息融合技术要保证数控机床长期无故障运行及在故障情况下快速诊断和排除故障，需要监测系统进行加工状态监视以及提供故障情况下的状态信息，另外还需要信息处理技术对状态信息分析提取特征以供监视或故障诊断使用。由于数控系统内在的复杂性和关联性．过去传统单因素监测相信息处理已显得力不从心。多传感器信息融合概念的提出，为 CNC 状态监测开辟了新途径。多传感器信息融合就是充分合理地选取各种传感器，提取对象的有效性信息，充分利用多个传感器资料，通过对它们合理支配和使用，把多个传感器在空间或时间上冗余信息或互补信息依据某种准则来进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该信息系统由此获得比它的各组成部分的子集所构成的系统更为优越的性能。利用多传感器对 CNC 进行诊断，能大大降低误判率、漏判率，提高诊断准确度，采用信息融合技术，先对同一层次的信息进行融合，获得更高层次的信息，再汇入相应的信息融合层次，这样从低层至顶层对多元信息进行整理合并，逐层抽象，从而取得比单一传感器更准确更具体的诊断结果。由于 ANN 具有大规模并行处理能力、抗干扰能力及高皮的非线性特性，可将它用于多传感器信息融合。智能化集成诊断维修将传感器信息融合与入工智能技术、 ANN 技术相结合，建立集监测、诊断为一体的智能集成系统，CNC 故障诊断的新方向。集成诊断专家系统能充分利用多种形式的知识(经验知识、状态知识、物理知识等)诊断推理，结合多种故障信息(征兆信息，状态监测信息等)进行综合诊断，可实现实时监测与诊断，提高了智能诊断与决策水平和 CNC 机床诊断的自动化程度。因此，积极开展 CNC 机床智能集成诊断系统的研究具有重要的理论价值和实践意义。 3.7 电源配置机电设备的诊断过程基本上分为三个步骤：一是诊断信息的获取；二是故障特征的提取；三是状态识别和故障诊断。其中的关键是从动态信号中提取故障特征。信号处理是最常用的方法。机械设备在运行过程中的多发故障，如裂纹、断裂、剥落、摩擦、松动、爬行、冲击、喘振、旋转失速、油膜涡动及振动等导致非平稳性的出现。因此，非平稳性可表征某些故障的存在。所谓非平稳性是指信号的统计特性(包括时域统计特性和频域统计特性) 与时间变化有关。在机电设备监测诊断中，目前通常采用基于平稳过程的经典信号处理方法，分别仅从时域或频域给出信号的统计平均结果，无法同时兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征，而这些局部化特征恰是故障的表现。小波分析作为一种数学理论和分析方法近年引起了越来越多的关注。顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指局部