數(shù)控技術(shù)在機(jī)械制造加工設(shè)備安全檢測(cè)中的應(yīng)用

摘 要：本文提出了一種基于數(shù)控技術(shù)的機(jī)械加工設(shè)備安全檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、異常識(shí)別及安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)備的全方位保護(hù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與典型設(shè)備應(yīng)用分析，該系統(tǒng)能夠有效降低設(shè)備故障率、提升維修效率、減少生產(chǎn)停機(jī)時(shí)間，具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文為提高機(jī)械加工設(shè)備的安全性與可靠性提供了新的解決方案，并為智能制造領(lǐng)域的安全監(jiān)控技術(shù)發(fā)展提供了理論依據(jù)和實(shí)踐支持。

關(guān)鍵詞：數(shù)控技術(shù)；機(jī)械加工設(shè)備；安全檢測(cè)；異常識(shí)別

1 前言

隨著現(xiàn)代制造業(yè)向高精度、高效率的方向發(fā)展，數(shù)控技術(shù)在機(jī)械加工中的應(yīng)用已成為核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。隨著加工設(shè)備運(yùn)行復(fù)雜度的增加，設(shè)備故障和安全隱患的發(fā)生頻率也逐漸提高，這對(duì)生產(chǎn)安全和生產(chǎn)效率構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的設(shè)備安全檢測(cè)方法往往依賴人工檢測(cè)和周期性檢查，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與精準(zhǔn)預(yù)警。

2數(shù)控技術(shù)安全檢測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)

數(shù)控技術(shù)安全檢測(cè)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)是確保機(jī)械加工設(shè)備穩(wěn)定性與安全性的重要環(huán)節(jié)。該系統(tǒng)由感知層、傳輸層和決策層三大部分組成。感知層主要通過(guò)各種傳感器實(shí)時(shí)采集機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、振動(dòng)、轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)，這些數(shù)據(jù)為后續(xù)的安全檢測(cè)提供基礎(chǔ)信息[1]。傳輸層則負(fù)責(zé)將感知層采集的數(shù)據(jù)通過(guò)高速數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至處理中心，保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和可靠性。決策層是系統(tǒng)的核心，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測(cè)，識(shí)別設(shè)備可能出現(xiàn)的異?；蚬收希M(jìn)而評(píng)估其安全風(fēng)險(xiǎn)，并在發(fā)現(xiàn)潛在問題時(shí)發(fā)出警報(bào)。在此架構(gòu)中，數(shù)控系統(tǒng)的異常識(shí)別方法、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)以及安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建都起到了關(guān)鍵作用。通過(guò)深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別出設(shè)備運(yùn)行中的非正常狀態(tài)，并進(jìn)行自我修正與優(yōu)化。預(yù)警模型根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的對(duì)比，能夠在安全風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)之前做出預(yù)警，為設(shè)備維護(hù)人員提供足夠的應(yīng)急處理時(shí)間，極大降低機(jī)械設(shè)備的故障率和安全隱患。

3機(jī)械加工設(shè)備安全檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)

3.1數(shù)控系統(tǒng)異常識(shí)別方法

數(shù)控系統(tǒng)的異常識(shí)別方法通過(guò)對(duì)數(shù)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)與分析，能夠識(shí)別出系統(tǒng)運(yùn)行中的異常狀態(tài)，如位置誤差、速度波動(dòng)、振動(dòng)異常等。常見的異常識(shí)別方法包括基于信號(hào)處理的異常檢測(cè)方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能識(shí)別方法，以及基于模式識(shí)別的多維度檢測(cè)方法[2]。在信號(hào)處理方法中，通過(guò)對(duì)數(shù)控系統(tǒng)的控制信號(hào)與傳感器信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，提取出設(shè)備的工作特征信號(hào)，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)工作狀態(tài)進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)異常波動(dòng)。設(shè)設(shè)備在理想狀態(tài)下的控制信號(hào)為uideal（t），而實(shí)際運(yùn)行信號(hào)為uactual（t），則異常識(shí)別可以通過(guò)以下誤差分析公式進(jìn)行評(píng)估：

E（t）=

若E（t）gt;ε，則認(rèn)為系統(tǒng)出現(xiàn)異常，其中ε為預(yù)設(shè)的閾值?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的識(shí)別方法通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建異常檢測(cè)模型，能夠通過(guò)對(duì)輸入特征的分類和聚類，識(shí)別出系統(tǒng)可能出現(xiàn)的異常狀態(tài)。

3.2設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)通過(guò)采集設(shè)備的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)，如溫度、壓力、振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、功率等，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠即時(shí)反饋設(shè)備的健康狀況，為異常預(yù)警和故障診斷提供數(shù)據(jù)支持。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的核心在于高精度的數(shù)據(jù)采集與傳輸能力。傳感器通過(guò)對(duì)不同參數(shù)進(jìn)行采樣，并結(jié)合數(shù)控系統(tǒng)輸出的控制信號(hào)，實(shí)時(shí)檢測(cè)設(shè)備的工作狀態(tài)。設(shè)備的某一重要參數(shù)為P（t），監(jiān)測(cè)系統(tǒng)將該參數(shù)的變化進(jìn)行周期性采集，并將其數(shù)據(jù)與設(shè)備的正常運(yùn)行模式進(jìn)行對(duì)比分析。設(shè)正常工作狀態(tài)下的參考參數(shù)為Pnormal，則設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)可以通過(guò)以下偏差分析公式進(jìn)行判斷：

ΔP（t）=P（t）-Pnormal

若ΔP（t）超過(guò)預(yù)定閾值ε，則系統(tǒng)認(rèn)為設(shè)備出現(xiàn)異常，及時(shí)觸發(fā)報(bào)警機(jī)制。同時(shí)，結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，系統(tǒng)能夠綜合分析來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)一步提高監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性[3]。通過(guò)卡爾曼濾波（Kalman Filter）等算法，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)υ肼晹?shù)據(jù)進(jìn)行濾波，從而減少外部干擾，提高參數(shù)估計(jì)的精度。如設(shè)某設(shè)備的振動(dòng)參數(shù)、溫度和功率分別由V（t）、T（t）、W（t） 表示，則通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法，實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)（t）可表示為：

（t）=αV（t）+βT（t）+γW（t）

其中，α，β，γ為加權(quán)系數(shù)，表示不同傳感器在綜合監(jiān)測(cè)中的權(quán)重。此方法能夠有效地提高設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)精度，減少單一傳感器的測(cè)量誤差對(duì)結(jié)果的影響。

3.3安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建

安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型通過(guò)融合設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與歷史故障數(shù)據(jù)，構(gòu)建出基于多種算法的預(yù)警系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)的精確預(yù)測(cè)與預(yù)防。構(gòu)建安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的核心在于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與多維度分析的結(jié)合?；谠O(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，如溫度、振動(dòng)、壓力等，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與回歸分析，提取出設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與潛在故障之間的關(guān)聯(lián)性[4]。設(shè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的特征向量為X（t）=

X（t），

X（t），…，

X（t），其中每個(gè)Xi（t）代表設(shè)備某一運(yùn)行參數(shù)的實(shí)時(shí)值。安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估函數(shù)R（t）可以表示為：

R（t）=f（X（t））=αiXi（t）

其中，αi為各個(gè)特征參數(shù)的權(quán)重，反映其對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，f（·）是非線性函數(shù)，表示各個(gè)參數(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)合影響。利用歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以進(jìn)一步優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估函數(shù)，并通過(guò)基于概率的預(yù)警模型來(lái)判斷是否觸發(fā)報(bào)警。通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或灰色預(yù)測(cè)方法，可以根據(jù)當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)與歷史數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，計(jì)算發(fā)生故障的概率，設(shè)Pfailure（t）為故障發(fā)生的概率，則風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警條件為：

設(shè)Pfailure（t）=P（R（t）gt;θ）

其中，θ為設(shè)定的安全閾值，若Pfailure（t）gt;β（β為預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)閾值），系統(tǒng)將觸發(fā)警報(bào)并采取相應(yīng)的保護(hù)措施。

4數(shù)控安全檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐

4.1檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)選用了一臺(tái)高精度數(shù)控機(jī)床作為測(cè)試平臺(tái)，結(jié)合多種傳感器實(shí)時(shí)采集其工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括溫度、振動(dòng)、轉(zhuǎn)速和功率等關(guān)鍵參數(shù)[5]。通過(guò)模擬不同類型的故障情景，如過(guò)載、軸承損壞、振動(dòng)過(guò)大等，測(cè)試系統(tǒng)在異常情況下反應(yīng)和預(yù)警性能。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，通過(guò)對(duì)比系統(tǒng)識(shí)別的異常數(shù)據(jù)與實(shí)際故障情況，驗(yàn)證了數(shù)控安全檢測(cè)系統(tǒng)在識(shí)別精度和響應(yīng)速度上的優(yōu)勢(shì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)輕微變化時(shí)即能迅速識(shí)別，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)警。

4.2典型加工設(shè)備安全性評(píng)估

在對(duì)典型加工設(shè)備的安全性評(píng)估中，采用了多維度的評(píng)估模型，結(jié)合設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)與歷史故障記錄，從設(shè)備的故障概率、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、維護(hù)周期等方面進(jìn)行全面分析。評(píng)估過(guò)程首先通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)收集設(shè)備的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)，利用安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型對(duì)設(shè)備的安全狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估?；趯哟畏治龇ǎˋHP）和模糊綜合評(píng)價(jià)方法，對(duì)設(shè)備的安全性進(jìn)行綜合評(píng)分，從而得出設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。具體評(píng)估方法包括：通過(guò)加權(quán)綜合不同監(jiān)測(cè)參數(shù)的偏差值，計(jì)算設(shè)備的安全指數(shù) SI（t），其表達(dá)式為：

SI（t）=Wi·Di（t）

其中，Wi為各參數(shù)的權(quán)重，Di（t）為各監(jiān)測(cè)參數(shù)的偏差值（如溫度、振動(dòng)、功率等）。根據(jù) SI（t）的值，設(shè)備可被分為低風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)三類，并進(jìn)一步評(píng)估出設(shè)備的預(yù)期剩余壽命（RUL， Remaining Useful Life）。

根據(jù)以上數(shù)據(jù)表3，設(shè)備的安全指數(shù)SI（t）可以計(jì)算為：

SI（t）=（0.3×1.5）+（0.4×2.8）+（0.2×2.0）+（0.1×2.0）=1.45+1.12+0.4+0.2=3.17

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，若設(shè)備的安全指數(shù)SI（t）大于某一閾值（如 3.0），則可判斷設(shè)備處于中等風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，需進(jìn)行定期維護(hù)或檢修。

4.3應(yīng)用效果分析

數(shù)控安全檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用效果分析主要通過(guò)對(duì)實(shí)施后的設(shè)備運(yùn)行性能、安全性和維護(hù)成本等方面的對(duì)比，評(píng)估其實(shí)際應(yīng)用效果。經(jīng)過(guò)系統(tǒng)部署后，典型加工設(shè)備在多個(gè)生產(chǎn)周期中的故障率顯著降低，設(shè)備的穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率得到了有效提升。通過(guò)對(duì)比應(yīng)用前后的設(shè)備故障數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)控安全檢測(cè)系統(tǒng)能夠提前識(shí)別并預(yù)警潛在的設(shè)備故障，顯著減少了停機(jī)時(shí)間，并優(yōu)化了維修周期。在應(yīng)用前，設(shè)備的年均故障率約為15%，而實(shí)施安全檢測(cè)系統(tǒng)后，故障率下降至8%。通過(guò)對(duì)設(shè)備維修數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)提前預(yù)警的故障案例大大減少了維修和更換部件的成本，進(jìn)而提高了設(shè)備的整體利用率和生產(chǎn)效率，以上為具體效果表4。

5結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)數(shù)控技術(shù)在機(jī)械制造加工設(shè)備安全檢測(cè)中的應(yīng)用研究，提出了基于多維度數(shù)據(jù)采集、異常識(shí)別與安全預(yù)警的綜合安全檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，提前識(shí)別潛在故障，顯著提高設(shè)備的安全性和可靠性。通過(guò)典型加工設(shè)備的應(yīng)用效果分析，驗(yàn)證了數(shù)控安全檢測(cè)技術(shù)在降低故障率、提升設(shè)備可用性、減少維修成本方面的顯著優(yōu)勢(shì)。未來(lái)，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)控安全檢測(cè)系統(tǒng)有望實(shí)現(xiàn)更高水平的智能化，推動(dòng)智能制造和設(shè)備自動(dòng)化的持續(xù)發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：俞圣江（1986.9-），男，漢族，紹興上虞人，本科，講師，研究方向：數(shù)控加工機(jī)械基礎(chǔ)、零件測(cè)量、機(jī)械制圖。