[发明专利]一种具有故障诊断与预警功能的数控机床

说明书

技术领域

本发明涉及数控机床故障诊断与预警技术领域，尤其涉及一种具有故障诊断与预警功能的数控机床。

背景技术

智能化技术是先进数控装备的关键，是世界发达国家高端制造领域竞争的战略高地。近年来，国际上以美、德、日等国为代表的工业国家相继推出了旨在促进其高端装备制造业发展的科技计划；中国中长期科技发展计划对“数字化智能化制造技术”也提出了迫切要求，并于2015年发布了“中国制造2025”战略。数控机床是制造业中最基础的加工设备，是集机械、电子、液压等技术于一体的复杂系统，在数控装备使用中量大面广。在使用过程中,任何一个部分出现故障,均会影响机床的正常运行，尤其机械出现故障时，轻则长时间的停机检修、导致整个生产线停产，重则导致机床损毁，造成巨大的经济损失。因此，将故障诊断与预警技术应用于提升数控机床的智能化品质，不仅对提高我国装备制造发展水准、实现由“制造大国”向“制造强国”的转变具有重大意义，同时，也对推进制造业技术升级、提升企业竞争力具有重要的实用价值。

故障预测与预警是数控机床智能化的核心，主要包括三个关键技术：基于数理统计的故障预测技术、智能故障预测技术以及混合故障预测技术等。在国外，高端数控机床基本都配备有智能诊断功能，如德国西门子、日本发那科等主流高档数控机床控制器；在国内，沈阳机床新近推出的5i智能机床也初步具备了智能诊断功能。文献资料调研表明，无论是国外高端数控机床、还是国内智能机床，在系统故障诊断与预警方面的功能相对薄弱，数控机床故障诊断相关的研究也基本只面向一种机床类型或单一零件。现有的诊断系统还普遍存在漏报、误报以及实时性较差的问题。实践中，机床故障诊断通常依赖人工和经验，对机床整体状态的智能故障诊断还处在尝试阶段。随着新的理论与方法的不断出现，急需建立更加有效的智能故障计算模型，从而提高机床故障诊断与预警的准确性。

发明内容

本发明的目的在于通过一种具有故障诊断与预警功能的数控机床，来解决以上背景技术部分提到的问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种具有故障诊断与预警功能的数控机床，其包括数控机床本体、多源感知模块和工控机；所述数控机床本体包括床身、变速齿轮箱和数控控制器；所述多源感知模块包括传感器阵列、距离传感器和影像传感器，所述传感器阵列安装于床身和变速齿轮箱上；所述距离传感器安装于床身上，用于感知刀架和工件间的距离；所述影像传感器用于测量刀具磨损量；所述工控机包括数据融合模块、故障诊断模块和故障预警模块；所述数据融合模块运行在工控机上，用于将多源感知模块的感知参数进行信息融合，并将信息融合结果传递给故障诊断模块和故障预警模块；所述故障诊断模块运行在工控机上，用于以所述数据融合模块输出的工况信息融合数据作为输入，判断数控机床是否出现故障；所述故障预警模块运行在工控机上，用于以所述数据融合模块输出的工况信息融合数据作为输入，输出对可能故障的预测结果。

特别地，所述传感器阵列用于对机床的切削力、主轴箱温度、主轴振动、变形、加工噪声、刀具磨损及输入/输出功率进行信号采集。

特别地，所述影像传感器包括安装于床身的用于监控加工过程的视频CCD摄像机、安装于床身的用于测量刀具磨损量的影像CCD相机以及照明光源。

特别地，所述数据融合模块包括随机融合算法、智能融合算法以及数据融合策略，其中，所述随机融合算法包括加权均匀法、卡尔玛滤波法、多贝叶斯估计法、D-S证据推理法、产生式规则法、统计决策法；所述智能融合算法包括聚类分析法、遗传算法、神经网络算法、模糊逻辑推理算法；所述数据融合策略是指按信息抽象的层次即数据层、特征层、决策层，对感知数据进行融合，并根据故障诊断模块和故障预警模块的算法需求而定义的用于融合数据筛选的规则。

特别地，所述故障诊断模块具体用于采用支持向量回归SVR模型，以所述数据融合模块输出的工况信息融合数据作为输入，建立输入数据SVR模型，通过将机床实际输出的残差平方和U与SVR计算模型输出的残差平方和阈值K对比来判定机床是否出现故障：若U小于K，则认为机床运行正常，反之，则认为出现故障。

特别地，所述故障预警模块具体用于采用灰色预测模型，以所述数据融合模块输出的工况信息融合数据作为输入，经过特征提取、自适应最优估计融合，以及特征序列灰色生成、灰色故障预测模型训练、故障预测，建立灰色预测模型，并在模型精度符合要求时，输出对可能故障的预测结果。

特别地，所述数据融合模块通过多功能数据采集卡接收来自所述多源感知模块的数据信息。