王軍亞

摘? 要：在現(xiàn)代機(jī)械制造領(lǐng)域中，數(shù)控機(jī)床是十分重要的加工設(shè)備。作為一種高端加工裝備，數(shù)控機(jī)床集合了機(jī)械、自動(dòng)化以及計(jì)算機(jī)等大量的先進(jìn)技術(shù)，屬于典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。數(shù)控機(jī)床在使用過(guò)程中不可避免地會(huì)出現(xiàn)故障，影響機(jī)床正常的加工作業(yè)，嚴(yán)重的還會(huì)導(dǎo)致機(jī)床停機(jī)，因此需要對(duì)機(jī)床的故障進(jìn)行診斷。為了提高數(shù)控機(jī)床故障診斷的智能化水平，在數(shù)控機(jī)床故障診斷中引入普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但存在著收斂速度不夠以及訓(xùn)練容易陷入局部極值等問(wèn)題。針對(duì)這種情況，該文對(duì)數(shù)控機(jī)床存在的故障進(jìn)行了分析，以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，建立數(shù)控機(jī)床故障診斷模型，并在此基礎(chǔ)上提出了數(shù)控機(jī)床故障診斷算法，對(duì)研究數(shù)控機(jī)床的智能化故障診斷有一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：數(shù)控機(jī)床;人工智能;故障診斷

中圖分類號(hào)：TG659? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

目前數(shù)控機(jī)床的數(shù)控系統(tǒng)發(fā)展不僅局限于性能上，更多的開(kāi)始向智能化的方向發(fā)展，通過(guò)引入智能化技術(shù)，使數(shù)控機(jī)床具備加工運(yùn)動(dòng)的規(guī)劃、推理、決策能力，智能監(jiān)控以及智能化的故障診斷等功能，而通過(guò)在數(shù)控系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠形成智能化診斷系統(tǒng)。數(shù)控機(jī)床作為一個(gè)結(jié)合了大量先進(jìn)技術(shù)的復(fù)雜被控對(duì)象，難以準(zhǔn)確地建立數(shù)學(xué)模型，使用經(jīng)典控制理論盡管能夠解決一些控制問(wèn)題，但對(duì)于加工過(guò)程中的控制以及故障診斷維修方面相對(duì)比較困難。此外，數(shù)控機(jī)床的結(jié)構(gòu)和種類復(fù)雜程度較高，一旦出現(xiàn)故障，其復(fù)雜性和隱蔽性較強(qiáng)。為了改善這種情況，引入了智能化故障診斷技術(shù)，從而能夠?qū)C(jī)床故障的變化趨勢(shì)進(jìn)行及時(shí)有效的預(yù)測(cè)，對(duì)促進(jìn)數(shù)控機(jī)床的進(jìn)一步發(fā)展有重要意義。

人工智能診斷的本質(zhì)是通過(guò)對(duì)數(shù)控機(jī)床的機(jī)械部件的運(yùn)行情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，將所收集到的運(yùn)行參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比分析，這樣就能對(duì)數(shù)控機(jī)床的工作狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)合理的判定。當(dāng)監(jiān)測(cè)到異常的運(yùn)行數(shù)據(jù)后，通過(guò)將其與故障數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，就能判斷出數(shù)控機(jī)床的故障類型，并采取有針對(duì)性地應(yīng)對(duì)措施，同時(shí)還能將故障信息發(fā)送至后臺(tái)，技術(shù)人員就能及時(shí)了解數(shù)控機(jī)床的故障情況，并采取應(yīng)對(duì)措施，盡快恢復(fù)數(shù)控機(jī)床的工作能力，確保企業(yè)各項(xiàng)生產(chǎn)工作的順利開(kāi)展。

1 數(shù)控機(jī)床常見(jiàn)故障

數(shù)控機(jī)床的故障主要是電氣故障，包括電源故障、斷路故障、開(kāi)關(guān)與控制器故障、短路故障以及計(jì)算機(jī)故障，具體故障分析如下。

1.1 電源故障

數(shù)控機(jī)床穩(wěn)定運(yùn)行的前提是其電源系統(tǒng)正常，能夠穩(wěn)定供電，假如電源出現(xiàn)故障，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)機(jī)床立即停機(jī)，在電氣系統(tǒng)中屬于常見(jiàn)故障。盡管我國(guó)的數(shù)控機(jī)床生產(chǎn)制造的水平不斷提升，但為了保證數(shù)控機(jī)床的整體性能，操作系統(tǒng)的選擇還是以國(guó)外為主。不過(guò)由于不同國(guó)家使用的電流電壓不同，因此國(guó)外設(shè)計(jì)的電子系統(tǒng)并不一定能夠適應(yīng)我國(guó)的工作電壓，因此如果在國(guó)內(nèi)使用這些類型的數(shù)控機(jī)床，就需要解決供電問(wèn)題。此外，數(shù)控機(jī)床在實(shí)際工作的過(guò)程中還會(huì)出現(xiàn)一些意想不到的情況，導(dǎo)致供電系統(tǒng)出現(xiàn)異常，機(jī)床的電氣系統(tǒng)容易出現(xiàn)死機(jī)以及數(shù)據(jù)庫(kù)信息丟失等問(wèn)題，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)導(dǎo)致整個(gè)機(jī)床系統(tǒng)處于癱瘓狀態(tài)。為了避免這些問(wèn)題的發(fā)生，需要單獨(dú)給數(shù)控機(jī)床配置配電箱，確保供電的單一性與穩(wěn)定性。如果工作區(qū)域的電壓不穩(wěn)，需要配置三相交流穩(wěn)壓設(shè)備。此外，為了盡可能地降低漏電、串電等問(wèn)題出現(xiàn)的概率，機(jī)床的電源還要進(jìn)行接地處理。同時(shí)為了使數(shù)控機(jī)床的電氣系統(tǒng)具備更高的可靠性，機(jī)床可以采用三相五線的模式，不過(guò)要將接地線與中線分開(kāi)[1]。

1.2 斷路故障

斷路故障也是數(shù)控機(jī)床中常見(jiàn)的電氣故障之一，造成斷路的根本原因是導(dǎo)線的連接不夠可靠，或是電氣元件被燒壞。而引起斷路故障的具體原因包括接觸器的觸點(diǎn)由于長(zhǎng)時(shí)間的燒灼，導(dǎo)致觸點(diǎn)表面出現(xiàn)較為嚴(yán)重的氧化問(wèn)題，從而出現(xiàn)斷路故障。此外還有部分電器元件間的接觸不良以及引出線壓緊螺絲不夠牢固等。如果數(shù)控機(jī)床在實(shí)際工作過(guò)程中出現(xiàn)故障，根據(jù)機(jī)床的實(shí)際狀況初步斷定為斷路故障之后，可以使用萬(wàn)用表、電阻器、電壓器等專業(yè)設(shè)備對(duì)機(jī)床進(jìn)行檢測(cè)，從而確定是不是斷路故障。具體操作為：使用電阻器對(duì)電路系統(tǒng)進(jìn)行檢查，判斷電路是否斷開(kāi)，同時(shí)參照電路原理圖使用分段測(cè)量的方法，根據(jù)測(cè)得的阻值的大小對(duì)斷路位置進(jìn)行精確定位。如果使用電壓器對(duì)電路系統(tǒng)進(jìn)行檢查，需要接通電源電路，參照電路原理圖對(duì)電壓進(jìn)行分段測(cè)量，根據(jù)測(cè)得的數(shù)值大小對(duì)斷路位置進(jìn)行精確定位。此外，短接也是確定是否為斷路故障的一種方法，通過(guò)短接可能存在故障的路段，檢測(cè)電阻值是否存在異常，如果短接后機(jī)床故障消除，那么該路段即為故障點(diǎn)，如果故障依然存在，則需要進(jìn)行進(jìn)一步的檢測(cè)，直到最終定位故障的精確位置。

1.3 開(kāi)關(guān)與控制器故障

如果觸點(diǎn)出現(xiàn)燒灼問(wèn)題，會(huì)導(dǎo)致數(shù)控機(jī)床電氣系統(tǒng)中的開(kāi)關(guān)與控制器之間接觸不良，進(jìn)而導(dǎo)致控制功能失效，對(duì)數(shù)控機(jī)床的正常工作產(chǎn)生較大影響。針對(duì)這種問(wèn)題，在開(kāi)關(guān)的選擇上就需要選擇能承受較大負(fù)荷的開(kāi)關(guān)，同時(shí)盡可能的不使用繼電器。因?yàn)楦鶕?jù)目前的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，電路出現(xiàn)故障的概率與繼電器的使用數(shù)量呈正相關(guān)，特別是維修過(guò)的部位以及不常檢修的部位格外容易出現(xiàn)電氣故障。出現(xiàn)這種類型的電氣故障多半都是由于沒(méi)有專業(yè)技術(shù)人員的支持，對(duì)設(shè)備中存在的隱患無(wú)法及時(shí)排除，并且在實(shí)際使用過(guò)程中操作不規(guī)范導(dǎo)致的。一旦出現(xiàn)這種故障，會(huì)給數(shù)控機(jī)床的日常運(yùn)行帶來(lái)較大影響[2]。

1.4 短路故障

在數(shù)控機(jī)床的電路系統(tǒng)中，如果電路電勢(shì)接錯(cuò)或者接通了電阻較小的導(dǎo)體，那么就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)電路中的電阻降低，進(jìn)而出現(xiàn)短路故障。如果短路故障發(fā)生在數(shù)控機(jī)床中時(shí)，機(jī)床控制操作系統(tǒng)的執(zhí)行程序會(huì)變得混亂，嚴(yán)重時(shí)無(wú)法通過(guò)指令使機(jī)床停機(jī)，危害比較嚴(yán)重。引起短路故障的原因較多，常見(jiàn)的包括電氣元件的絕緣外層老化嚴(yán)重，如果機(jī)床處于潮濕的環(huán)境則易發(fā)生短路。繼電器或者接觸器出現(xiàn)連鎖失效的狀況，機(jī)床通電后產(chǎn)生強(qiáng)電弧，導(dǎo)致電路中的負(fù)荷超過(guò)設(shè)計(jì)承載值，從而引發(fā)短路。一旦發(fā)生短路故障，電路中的電流會(huì)不經(jīng)過(guò)用電器直接由導(dǎo)線的正極流向負(fù)極，從而燒壞電源。如果想要對(duì)短路故障的位置進(jìn)行精確定位，通常要將電路分段斷開(kāi)，對(duì)斷開(kāi)的區(qū)域進(jìn)行故障檢測(cè)，直到最終定位故障點(diǎn)并解決故障。

1.5 計(jì)算機(jī)故障

當(dāng)數(shù)控機(jī)床的計(jì)算機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，便不能夠操控?cái)?shù)控機(jī)床進(jìn)行正常的生產(chǎn)加工作業(yè)，計(jì)算機(jī)故障的主要表現(xiàn)形式是鍵盤(pán)故障與報(bào)警故障。假如計(jì)算機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中突然斷電，生產(chǎn)加工程序容易出現(xiàn)混亂，并且還會(huì)導(dǎo)致相關(guān)的加工數(shù)據(jù)丟失，因此必須有備用電池，同時(shí)需要對(duì)數(shù)控機(jī)床的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行記錄，當(dāng)電池電量不足時(shí)，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行故障報(bào)警。經(jīng)診斷確認(rèn)后，對(duì)電池及時(shí)進(jìn)行更換，同時(shí)查看機(jī)床的數(shù)據(jù)是否完好，保證系統(tǒng)能夠正常運(yùn)行。在具體的操作過(guò)程中，如果存在字符無(wú)法輸入或者程序無(wú)法復(fù)位消除等問(wèn)題時(shí)，初步診斷為按鍵接觸不良，應(yīng)及時(shí)維修或者更換，假如還是存在問(wèn)題，則需要檢查接口電路軟件和電纜的情況，查看是哪個(gè)部分的連接存在問(wèn)題，進(jìn)行相應(yīng)的解決即可。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

為了增強(qiáng)數(shù)控機(jī)床故障診斷的智能化水平，引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)大量的簡(jiǎn)單的神經(jīng)元相互連接形成的，通過(guò)對(duì)腦細(xì)胞的自組織和分布式工作能夠完成自主學(xué)習(xí)以及并行處理等智能操作。其工作原理為：使用樣本信息作為輸入來(lái)源，通過(guò)神經(jīng)元的處理完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠具備類似大腦的功能，能夠完成辨識(shí)以及記憶等操作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是對(duì)大腦的真實(shí)映射，只是對(duì)大腦的部分特征進(jìn)行模擬。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行方式、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分類，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠分成雙向網(wǎng)絡(luò)（有反饋）、前向網(wǎng)絡(luò)（無(wú)反饋）。其中前向網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、中間層以及輸出層，中間層還包括多層，而每一層的神經(jīng)元只能夠接收前一層的輸出[3]。

3 數(shù)控機(jī)床故障診斷流程

當(dāng)數(shù)控機(jī)床出現(xiàn)故障時(shí)，需要按照一定的基本流程對(duì)故障進(jìn)行排查，其中數(shù)控系統(tǒng)的具體故障以及處理建議見(jiàn)表1。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機(jī)床的故障診斷包括自適應(yīng)共振理論、雙向聯(lián)想記憶以及多等感知網(wǎng)絡(luò)等多種內(nèi)容。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)對(duì)故障有較快的診斷速度，并且其還具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力以及強(qiáng)大的容錯(cuò)力等多種優(yōu)勢(shì)。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適合對(duì)預(yù)測(cè)類的信息進(jìn)行處理，樣本的完備程度決定著其性能的優(yōu)劣，如果樣本完備則能夠提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷精度。

4 結(jié)語(yǔ)

總的來(lái)說(shuō)，隨著數(shù)控機(jī)床在工業(yè)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，促進(jìn)了生產(chǎn)水平的不斷提高，為企業(yè)帶來(lái)了良好的經(jīng)濟(jì)效益。但是數(shù)控機(jī)床的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，在長(zhǎng)期的運(yùn)行過(guò)程中難免會(huì)出現(xiàn)各種不同程度的故障，這就對(duì)維修人員提出了非常高的要求，并且還需要耗費(fèi)大量的時(shí)間去排除故障，恢復(fù)數(shù)控機(jī)床的生產(chǎn)能力。該文對(duì)數(shù)控機(jī)床的常見(jiàn)故障進(jìn)行了一定程度的論述，在此基礎(chǔ)上，通過(guò)將人工智能應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床的診斷工作中，能夠在一定程度上提高其故障診斷能力，促進(jìn)數(shù)控機(jī)床故障排除能力的不斷提高。為了提高數(shù)控機(jī)床故障診斷的智能化程度，該文結(jié)合數(shù)控機(jī)床實(shí)際的工作情況，應(yīng)用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提出了對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，從而能夠提高故障診斷的效率，對(duì)數(shù)控機(jī)床的智能化故障診斷發(fā)展有一定幫助。

參考文獻(xiàn)

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[3]劉罡.基于人工智能的數(shù)控機(jī)床故障診斷研究[J].科技展望，2015，25（27）：60.