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摘要：目前，随着我国现代化工业的快速发展，国内的先进智能技术水平也随之不断提高，机械设备逐渐趋于智能化、自动化。数控机床是一种最典型、常用的机械加工设备，具有加工质量稳定、适应性强和效率高等优点。然而，数控机床的加工精度由其内部零部件的工作状态决定。由于其内部结构复杂，因此难以有效地进行故障诊断。进给系统是数控机床的重要组成部分，主要由机械传动和伺服控制两子系统构成。在实际工作中，这两个系统需要长期不间断地变负荷工作，极易发生故障。同时，故障之间是相互耦合的，一个部件的故障将引起其他部件产生多种故障，加之故障发生的随机性强，从而大幅度增加了故障诊断的难度。
关键词：多源信息；数控机床；故障诊断系统；设计；实现
引言
针对数控机床内部结构复杂，故障件相互耦合及容易发生多重故障的问题，提出了一种基于多源信息的数控机床故障诊断系统。首先使用加速度传感器、噪声传感器和温度传感器采集滚珠丝杠副和滚动轴承的振动、温度与噪声等多源复合信号；然后，提取信号的时域、频域和时频域特征，同时为了降低信号分析的难度，使用局部线性嵌入算法LLE进行特征降维，提取有用的特征；最后，结合支持向量机和遗传优化算法进行故障诊断与分类。基于MATLAB和LabVIEW的仿真测试结果表明，所提出的方法能大幅提高故障诊断率，具有一定的可行性及有效性。
1数控机床故障诊断一般原则
1.1先静后动原则
进行数控机床电气故障的诊断时，以安全第一的前提条件作为保障，当维修人员到达故障，现场不可立即动手维修，而是通过直观的形式进行外观检查，询问操作人员具体发生的情况和伴随着现象，从中找到有利的信息。先通过分析的方式大致确定发生故障的原因和位置，然后开展排查。
1.2先简后繁原则
对设备维修时，要充分了解设备，其中的内部系统开展前期的诊断最快最高效的确定数控机床，其中的特点参数进行全面检查，从而促进故障的高效确定简化诊断流程，降低故障排除的难度提升效率，在多重故障相互交织的情况下，应先着手于简单的问题再将繁琐的问题进行解决。
1.3先外部后内部原则
一般的数控机床都包含着大量的控制按钮和拆卸开关工作环境较为恶劣，因此，在出现数控机床电气故障的时候，维修人员往往面临的是较差的工作条件。这时，就要求么维修人员从外部网内部进行故障排除，从而简化工作流程提升工作效率。
1.4先机械后电气原则
一般数控机床出现故障时，其中的机械故障往往容易观察得到设备，检修人员通过外观检查，可以大致了解在机械结构上面的故障位置，进行及时维修。但是如果要往电气方面进行故障，排除故障难度是非常大的，所以在数控机床电气故障维修过程中，首先排除机械故障的可能，可以节省更多的时间。
2数控机床故障诊断系统
文中提出的基于多源信息的数控机床故障诊断系统流程，如图1所示。该系统首先使用加速度传感器、噪声传感器、温度传感器和NI数据采集卡采集滚珠丝杠副和滚动轴承的振动、温度与噪声等多源复合信号；然后，使用计算机编程提取信号的时域、频域和时频域特征，同时为了降低信号分析的难度，使用局部线性嵌入算法LLE进行特征降维，提取有用的特征；最后，结合支持向量机和遗传优化算法进行故障诊断及分类。
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图1 基于多源信息的数控机床故障诊断系统
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图2 本文测试实物图
2.1特征提取
时域信号能直观地反映系统的运行状态，提取信号的时域特征能提高信噪比。本系统提取的时域信号参数包括信号的平均值、平均幅值、有效值、波形因子、方差、裕度系数、标准差、歪度系数、峰度、偏态指标、偏度和峭度指标。频域信号提取即使用傅里叶变换和傅里叶级数分析信号的频谱，本系统提取的频域特征包括表示信号主频带变化的均方频率、表示信号重心位置的重心频率和表示信号能量分布情况的频域方差。由于时域特征和频域特征智能表示系统的整体运行性能，无法分析局部信号。因此，本文通过结合两者，使用EEMD分解方法得到更准确、完备的时频特征。该方法通过在原信号中加入不同的高斯白噪声将信号分解为一系列具有较好性能的固有模态函数IMF，并计算IMF分量的平均值得到时频特征。
2.2数控机床故障诊断方法
2.2.1常规诊断方法
该方法在诊断过程中主要就是常规检查机床设备中的机、电、液等部分，同通常情况下检查以下内容：对电源规格进行检查，观察其是否与要求相符；对主轴驱动、伺服驱动以及电机、输入/输出信号等进行检查，注意其可靠性与正确性；对伺服驱动及CNC等装置中相关印制电路板就那些检查，注意其安装牢固性；对伺服驱动、CNC以及主动驱动等设定端，还有电位器设定与调整实行检查，注意其正确性。
2.2.2调整参数法
在数控机床运行过程中，参数的改变也会对机床整体性能造成影响，因而在对数控机床故障进行诊断过程中，可依据数控机床设备中所发生的参数变化对故障进行判断。这主要是由于对于数控机床系统而言，所设置参数可对其产生决定性影响，可对在参数进行合理设置的基础上对系统工作进行调整。所以，在有故障出现的情况下，维修人员可对参数进行调整，从而对故障进行诊断。
2.2.3原理分析法
对于原理分析法而言，主要就是以数控机床运行原理为基础，从而对故障进行诊断，重点对特征指数及逻辑电平进行分析，从而对故障进行诊断。在应用该方法实行故障诊断过程中，对于维修工作人员的技术能力及水平具有较高要求，维修工作人员不但需要将数控机床工作原理深入全面把握，并且还需要对各种部件运行原理明确，在此基础上才能够保证对故障进行准确分析及判断，从而更好固定故障部位及原因。
2.3基于遗传算法和SVM的故障诊断
支持向量机（SVM）是基于结构风险最小化原理的统计学习方法，能处理非线性和小样本数据集的分类问题。文中使用SVM诊断系统的故障类型，并使用遗传算法优化SVM的部分参数来提高诊断性能，具体流程为：
1）构造训练集和测试集
使用提取出的特征向量构建训练集和测试集，本文分别取各种故障的前50组特征构建训练集，并使用剩下的10组特征构建测试集；
2）多SVM训练
SVM是一种二分类器，而本文共研究8种滚动轴承故障和5种滚珠丝杠副故障。因此，需要构造多个二分类SVM识别不同的故障状态。文中使用一对一方法共训练C213个RBF核SVM，分类输出13种故障。
3）遗传算法参数优化
为了提高SVM的分类精度，本文使用遗传算法寻找最优的分类器参数：惩罚因子C和核参数g。其中，遗传算法的适应度函数为分类精度。
结语
数控机床任何一个部件或者系统出现异常情况都会造成机床故障的产生，所以在故障诊断过程中，维修人员要对机械主体、数控系统和重要部件等进行综合的检查与分析，确定故障发生的位置及原因，进而采取针对性的维修措施和方法，尽快清除机床故障，保障数控机床正常运作。此外，对数控机床进行日常的维护和保养，不但可以大大降低机床故障的发生，还可以有效提高数控机床的使用效率，减少因产生故障造成对生产活动的影响。为了解决数控机床内部结构复杂，故障件相互耦合及容易发生多重故障的问题，提出了一种基于多源信息的数控机床故障诊断系统。基于MATLAB和LabVIEW的仿真测试结果表明，所提出的方法能大幅度提高故障诊断率，因此具有一定的可行性及有效性。
参考文献
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论文作者:姜川1,王佳2
论文发表刊物:《电力设备》2018年第22期
论文发表时间:2018/12/12
标签：故障论文; 数控机床论文; 故障诊断论文; 信号论文; 特征论文; 系统论文; 参数论文; 《电力设备》2018年第22期论文;