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摘要：作为当下现代制造业发展的重要基础，数控机床的重要性毋庸置疑，在航空航天、机械等行业发挥着巨大的作用。若数控机床有故障产生，在影响生产效率的同时，也由于制造业流水线生产的特殊性，在设备故障停机阶段将会产生巨大经济损失。因此，建立智能化数控机床故障诊断系统具有极为重要的现实意义，可充分发挥其多学科融合与主动维护等优势，提升加工效率与精度。该文简述了数控机床故障诊断技术的发展概况，并对数控机床故障机理进行了深入分析，阐述了智能化数控机床故障诊断系统的设计要点。
关键词：智能化；数控机床；故障诊断系统；发展现状；故障机理；要点分析
对于数控机床来说，随着使用时间的延长，将导致机床各个部位机能持续下降，进而增大数控机床的故障风险。当下所应用的多数高档数控系统都包含了智能诊断系统，具有对电气故障进行自我诊断的功能与优势。在复杂的生产背景下，由于数控机床类型繁多，要想准确判断故障类型仍存在较大困难，这也对维修人员自身素质水平有了较高要求。而受限于人工成本与人工的故障处理效率，就必须配合使用智能化数控机床故障诊断系统，以确保故障诊断与解决方案落实的及时性，以实现减少故障影响的最终目标。
1数控机床故障诊断技术的发展概况
1.1数控机床故障分类与特性
故障分类的基本条件主要包括故障部件、故障性质、报警有无、破坏性、发生原因、发生部位、发生时间、故障范围以及故障过程，对数控机床发生的主要故障类型进行总结后，可以发现：电气系统故障占比约37.5%，数控机床本体故障占比约37%，数控装置故障占比约5.5%。其中，数控机床本体故障的主要部位为丝杠、导轨、气动装置以及主轴箱。
1.2数控机床故障诊断方法
机械设备的故障诊断需要建立在实时监测基础上，收集设备振动信号以及操作参数后即可明确故障发生的具体类型与产生原因，并制订对应的解决方案，其也是对设备状态进行预测的关键手段[1]。故障诊断的目的是将设备使用寿命予以延长，在将设备使用可靠性进一步提升的同时最大限度地降低维护成本。最为常见的数控机床故障判断方法为直观法，可根据机床所发出的声音、气味等现象对故障的具体类型进行判断[2]。也可以充分利用数控系统的自我诊断报警功能，根据参数的具体变化选择应用备件置换、测量比较以及故障树分析等手段，继而保证数控机床故障判断的有效性。
2数控机床故障机理分析
2.1数控机床简述
该文举例数控机床为立式718机床，其能够加工多类型的、对精度有着较高要求且形状复杂的零件，包括模具、叶片、支架、飞机零件等，具有效率与自动化程度均较高的优势，其特性主要包括以下几点。2.1.1主传动系统扭矩较大。由于该机床包含了无极交流电机与滑移齿轮变速两种主轴运动方式，使得其转速范围最低为35r/min，最高则能达到3600r/min，最大的扭矩为795N/m[3]。主轴组件精度较高，且在重锤平衡机与向心推力球轴承的辅助配合下，即使突然停电也不会影响到其余运作状态，和传统机床相比，其Z轴的响应性更佳。2.1.2换刀较为稳定且刀库容量适中。该机床刀库为链式，结构较为简单且换刀准确性较高，在将非切削时间减少的同时能够保证连续加工频率。24把与32把的容量设置，让其能够根据实际需要自由选刀。2.1.3有着较为优越的传动刚度。滚珠丝杠与高精度的联轴节连接，使得三轴交流伺服电机能够充分发挥其优势，继而将机床的定位精度予以提升[4]。在正式启动数控机床前，需要事先预紧丝杠与螺母，继而避免由于丝杠后续受热膨胀所导致的位置偏差，从而将系统刚度提升。2.1.4有着较好的结构刚性。灰口铸铁是机床所使用的主要材料，无论是耐热性还是稳定性均较高。因此，在针对机床做间断切削的同时，也能够将震动尽量减少[5]。再加上宽矩形导轨与十字工作台的配合使用，使机床单位质量刚度得到进一步提升，为保证机床的整体刚性奠定基础。
2.2数控机床主要机械部件故障
2.2.1主要故障部位。（1）主轴。主轴传动机构、支承轴承皆是主轴的主要部件，也是确保机床精度的重要基础[6]。作为主要的执行部件，主轴的作用是带动刀具旋转继而进行零部件加工，因此其精度与最终的加工产品质量密切相关。主轴功率大小、回转速率等决定了其工作效率，是否能够发挥主轴的自动化优势，与其变速效果、停换刀准确性密切相关，若主轴失效也将影响到数控机床的使用效率。（2）滚珠丝杠螺母。该部件决定了机床的进给系统的功能发挥，是将刀具回转运动转化为直线运动的关键部件。一旦滚珠丝杠螺母有变形趋势，无论何种程度均会影响到机床加工精度与运行稳定性。（3）导轨。所有的部件均依托导轨进行运动，因此导轨在机床中导向与支撑作用的有效发挥极为关键。导轨质量与整体加工精度与机床使用寿命密切相关，其对运动平稳性以及灵敏性的要求较高，这就要求导轨需要维持部件运动时的无振动状态，确保其在长期重负荷的流水线作业中依旧能够保证其加工精度。2.2.2部件故障。（1）主轴故障。一是轴承有松动表现，从而导致其切削振动同时变大，噪声较大；二是轴承损坏，或润滑不足，从而延长主轴发热时间；三是主轴齿轮箱损坏，导致齿轮之间啮合间隙过大，产生较大振动。（2）导轨副。导致导轨损坏的原因较多，机床经过长时间使用将影响到地基与床身的水平状态。再加上导轨长时间承受较高负荷，润滑不良的情况频频出现，甚至导致机床维护不佳从而影响到导轨的单位面积负载情况，导致导轨磨损增大[7]。以滚动体故障为例，镶条调节不当将增大滚动体的自身压力，从而影响到导轨传动的稳定性，导致其有振动或爬行现象出现。（3）丝杠副。若丝杠支撑轴承有损坏现象，将增大局部拉毛风险。或由于丝杠螺母产生故障，无论是由此诱发的滚珠破损还是反相器损毁，均会影响到其进给的灵活性，并同时有较大振动产生。
2.3故障诊断流程
对数控机床进行诊断的基础，为状态实时性检测、提取特征信号以及机床故障预测。获取到被测设备信号后提取特征信号，对比正常状态后基于故障数据库明确故障类型并进行运行趋势分析，最后制订解决方案并将其及时落实到被测设备中[8]。具体流程为：由于被测机床处于实时运行状态时，各个部件均会有能量与温度的变化产生，从而发出变化信号；而各类传感器在获取信号后，即可对信号进行预处理从而将机床故障特征值予以提取，从而保证频域与时频域分析及时性；完成处理后的信号需要与正常参数相比较，继而判断是否有骨折光那出现，并分析故障产生原因；最后根据机床的运行状态，制订对应的故障解决方案以维持数控机床的稳定运行状态。
3智能化数控机床故障诊断系统的设计要点
3.1系统整体设计
所涉及的系统可分为应用层、评估层、处理层，以及采集层这4个层级。采集系统的作用，在于搜集位于机床各个部位的传感器信号；处理层所使用的主要为信号处理技术，针对采集信号进行预处理以保证后续流程的展开顺利性，其中选择应用了去噪、滤波以及零均值化处理这3种手段，用以提取机床故障特征值；评估层主要作用为建立模型，只需将特征值输入神经网络后即可展开训练，进而识别到故障类型与其模糊状态；应用层级可直接在软件的作用下直观看到机床的实时运行状态，继而保证机床故障定位的及时性。
3.2传感器
3.2.1选择。（1）振动传感器。以INV9821加速度传感器为例，其具有了极强的适应性，因此在应用于数控机床后充分发挥了信号稳定与性价比较高等优势，且表现出了较高的应用精度。（2）声发射传感器。该种传感器主要依靠弹性波的电信号转变，预处理完成后即可提取到声发射特征值，继而对发射源的特征与状态进行推测。以谐振式声发射传感器为例，不仅灵敏度较高且操作较为简单。此种传感器的安装方式为磁吸附，在安装前只需要清理机床表面，并涂抹适量耦合剂即可发挥传感器应用优势。（3）温度传感器。该种传感器的安装部位主要为主轴箱、轴承等极易发热的部位。滚珠轴承在正常的主轴高转速状态下温度在70℃以下，且机床传动部位多数空间狭小。因此，选择的传感器应具有体积小巧的特性，以保证其安装准确性与功能发挥的全面性，获取到准确的辅助监测信号以满足温度变化值测定的相关要求。3.2.2安装。数据采集信号效果与传感器是否安装在正确的位置有着密切联系，传感器布局的关键在于尽量靠近信号源，从而保证获取机床实时运行状态的完整性，但不可对机床的正常运行情况造成影响。机械主轴安装的传感器主要包括振动（主轴支撑座下部）、电流（主轴驱动电机）以及声发射（前后滚动体调整垫）这3种；导轨滚动体安装的传感器类型包括振动（前后滚动体调整垫）、温度（前后滚动体调整垫），传动丝杠安装振动（3个方向丝杠螺母座）与电流（3个方向驱动电机）两种。
3.3信号采集系统
导致监测对象出现噪声、振动或异常温度变化的原因主要包括以下几点。3.3.1噪声。作为常见的故障类型，机械零部件有磨损或变化表现，将会导致噪声产生，此时对声音变化进行分析即可明确机床此时的运行状态。3.3.2故障诊断环节。振动同样是判断机床状态的关键因素。部件运动过程中其观察点将会在平均值上下有浮动表现，此时振动信号整体呈现出不平稳与非线性的信号变化趋势。在提取到信号中包含的故障信息后，即可明确故障类型。3.3.3机床的异常磨损。将会导致其在运行过程中不同部件有温度上升的异常表现。在对产品性能造成影响的同时，也将增大部件烧坏的风险，因此做好温度的观察工作极为重要。信号测点的正确选择是判断故障类型的重要基础，在选择监测点时应充分考虑到机床所在环境，避开温度变化较大的位置，从而为故障检测提供有利条件。所选择的故障监测点应将设备状态完全展示出来，并应保证距离机床足够近。以轴承振动信号为例，监测点的选择需要避免与转动部位连接，且应保证测量点的刚度。因此，一般监测点的选择位置为轴承座的侧面与轴承座。
3.4采集系统建立
数据采集简单来说就是将对象的各种特征值以传感器转换的形式获取，并在信号调节、编码以及采样等措施詹卡后，传输至电脑中用于数据的处理与存储。所建立的采集系统主要包括配采集卡、传感器、工控仪等。所建设的采集系统作用是将获取到的信号转化为数字信号，从而在工控仪的作用下将数据呈现出来。主要硬件的作用为以下几点。一是传感器。其作用主要为将机床运动的振动信号获取，并将其转化为不同的电压模拟信号。二是信号调理仪。此类系统的作用是放大采集器获取的信号，并对其做滤波处理，为后续采集卡识别信号奠定基础。三是数据采集卡。该硬件的作用为收集预处理完成的信号，在转换器的作用下将模拟信号转化为数字信号，以方便后续进行数据的特征分析。
3.5系统开发
3.5.1平台与环境。无论何种系统的开发与设计，均应事先选定开发平台，以要求实现的系统功能为前提明确需求的软件开发平台类型，并充分考虑软件类型与技术要求，以选择出最为合适的编程工具，其也是保证系统应用效果的重要基础。该研究最终选择的软件开发平台为MATLAB，并将Oracle作为故障诊断系统的数据库，以方便储存故障信息。3.5.2整体设计。所开发出的智能化数控机床故障诊断系统包含了数据采集、性能退化评估以及故障预警系统这三类，各个子系统之间以数据库作为主要连接，可进行文本与信息交互。数据采集系统的作用是获取传感器的信息，并将信息转化为TXT格式将其存储到指定位置，为后续故障预警与性能退化系统的科学应用奠定基础。而作为整个系统功能效果展现的核心，性能退化系统的作用在于保证机床主要机械部件的检测实时性，从而获取到各个部件的实际条件，并根据在不同时间节点的温度、振动等因素的变化情况明确数控机床的运行状态，从而制定出其寿命预测图。数控机床由于所处环境较为复杂，因此存在着大量可能影响到其应用状态的因素，这就导致故障的发生包含着较多的不确定性。因此，若完全依赖性能退化系统，则无法满足对故障发生原因与类型的判断准确性。为此，需要配合使用故障预警系统，以将系统的整体运行可靠性予以进一步提升。
4结语
综上所述，智能化数控机床故障诊断系统的建设是保证机床故障定位与解决及时性的重要基础。需要重点考虑的是在数据采集环节周边因素的干扰情况，明确可靠性与分析精度的系统完善方向，为强化故障诊断效果奠定基础，继而实现延长数控机床使用寿命的最终目标。
参考文献
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作者:熊江 单位:四川成飞集成科技股份有限公司
