基于不确定推理的数控机床故障诊断的研究.pdf

t l lt l 与研究DesignandR侧咄 基 于 不 确 定 推 理 的 数 控 机 床 故 障 诊 断 的 研 究4 王家海刘晨阳 同济大学机械与能源工程学院，上海201804 摘要数控机床一旦发生故障．因其结构复杂性往往花费大量时间寻找根本故障原因。为实现数控机床 故障原因的快速准确定位，针对当前数控机床故障诊断技术在实际应用中遇到的问题，提出了一种 基于报警号码优先级的不确定推理算法。该算法结果能够随着报警号码优先级的不同而产生变 化。并重点分析了不同计算顺序对改进算法可信度计算结果的影响。提出了一种较为合理的计算顺 序。最后，以实际数控系统故障为实例，说明了改进算法在数控机床故障实例诊断中的应用。证实 了可行性。 关键词不确定推理数控机床故障诊断 中图分类号TH l 65；TP311文献标识码A St udy onC N Cfault di agnosi s basedon uncert ai nt yr easoningal gori t hm W A N GJi ahai，LI U Chenyang School ofM echanical Engineer ing，Ton自iU ni versi t y，Shanghai 201804，CH N A bstr act O nceC N Cm achi net ool sbreakdow n，i tw i l lspendlotsoft i m etof i ndoutr oot caus e usual l y becauseof i t s com pl exst ruct ure．D ue t o pract i calprobl em s off aul t di agnosi s f orC N Cm achi ne t ool s，anuncert ai nt y reasoni ngal gori t hmus i ng alarmpri or i tyis pr esent ed inor dert or eal i zet he rapi d l ocat i onofC N Cf aul t cause．Ther esultoft his al gori t hmcanbechangedw i t h t hedi fferenceofalarmpri ori t y，t hent heinflu enceofdi fferent com putati onsequence on com put ed r esulti s anal yzed w i t h em phasis andonereasonabl e sequence i s present ed．Fi nal l y t akeact ualC N Cf aul tf ori nst ance，t he appl i cat i on ofthi s al gori t hmi n C N Cm achi net ool s f aul t di agnosi s i si ll ust r at edandi t s val idi ty i s proved． K eyw or dsU ncer t aint yReasoningA l gor i t hm ；CN CM achi neTool ；Faul tD i agnosi s 在我国的制造业装备中，数控机床的占有率在不断 提高，在生产中发挥的作用越来越明显，制造型企业普 遍应用了数控机床，是生产中的关键设备。数控机床发 展迅速，加工精度和可靠性不断提高，而正是由于数控 机床的复杂性与精密性的不断提高，一旦故障发生，如 果维修不及时，往往会波及到整个生产过程，长时间停 机将会造成巨大的经济损失。如何在数控机床出现故 障时，进行快速诊断及维修就变得非常重要也J。 当数控机床发生报警时，往往会出现多个报警号 码，但是多个报警号码完全有可能只是由一个故障原 因引起的。在数控机床维修时通过报警号码快速准确 地解决故障将可以极大地提高制造企业生产效率。 众多学者对故障诊断技术做了深入的研究，Est i ． m a“o提出一种新颖的诊断方法，通过对实时信号的测 量判断来实现对故障的定位。Lazzeri ni H l 同样提出根 据震动信号与噪声来诊断轴承故障。上述两种方法主 要是对信号进行分析，对故障的推理过程涉及较少。 故障推理过程可以分为故障树分析法、案例故障诊断、 神经网络故障诊断和不确定推理等。故障树分析应用 比较早，Caceres等“o最早研究了基于故障树的故障 诊断问题，提出了由系统结构框图建立故障树的方法。 这种方法建模简单，应用广泛，但是对于数控机床这种 非常复杂的系统而言，要求故障树分析能够精确定位 故障原因无疑会导致搜索过程非常复杂，甚至会给出 无效的结果。也有学者。71提出了案例故障诊断的 相似度算法，通过搜索案例库中最匹配案例来实现快 速诊断。但对数控机床故障诊断而言，因为数控系统 报警号码多达几千个，随着案例的急剧增加，对相似案 例的检索时间也必然会大大加长。神经网络故障诊断 法应用较为广泛‘8。10。，能够应用于复杂系统，但它仍 {国家科技部科技重大专项项目高速复合控机床及关键技术创新能力平台201IZX 0401621 糌弋≮；；；彳’ zul4毕弟I 朋 存在着一些不足之处。因为报警号码非常多，所以导 致故障原因也是多种多样，若组建神经网络计算，并以 报警号码为输入节点，故障原因为输出节点，该神经网 络必然非常庞大。如此，不仅需要大量样本训练，更会 导致计算缓慢甚至不准确。不确定推理又称为似然推 理，是根据证据的不确定性和知识的不确定性来求出 结论的不确定性的一种推理方法。邓超等⋯o从知识 的不确定因素出发，提出了便于理解的不确定推理模 型。侯艳飞等21针对证据对结论的不同支持程度以 及同一证据在不同时期对结论支持程度的变化，引入 了动态加权因子，使其推理结果更加准确。 据此，文中引入动态加权的思想，借鉴文献[11]， 针对数控系统报警号码及故障原因的关系，为了快速 找到根本原因，采用基于可信度的不确定推理来处理 数控机床故障诊断中的不确定知识，包括报警号码，故 障原因和解决方案。并针对报警号码优先级进行了分 析，提出了一种改进的适用于数控机床诊断的不确定 推理算法，之后通过M A TLA B分析算法提出一种合理 的计算顺序，最后通过实例进行了验证。 1 不确定推理算法模型C 『F模型 C F模型是基于可信度表示的不确定性推理的基 本方法，其他可信度方法都是在此基础上发展而来。 其一般形式为 IFETH EN H ，CFH ，E CF H ，E 是该条知识的可信度，称为可信度因子 或规则强度，它指出当前提条件E为真时，它对结论日 为真的支持程度，CFH ，E 的值越大，就越支持结论 日为真。证据的不确定性也是用可信度因子表示，证 据E的可信度表示为CF E 。 1．1前提证据事实总CF值计算 CF E1E2⋯E 。 m in{CFE，，CFE2，⋯，C FE。 1 CFE。VE2V ⋯VE。 m ax{CFE 。，C FE2，⋯，CFE。 2 其中El ，E2，⋯，E。是与规则前提各条件匹配的事实。 1．2推理结论CF值计算 CFI-ICF日，Exm ax{0，CFE 3 其中E是与规则前提对应的各事实，C F H ，E 是规则中结论的可信度，即规则强度。 1．3重复结论的CF值计算 若同一结论H 分别被不同的多条规则推出，但可 信度不同，则可用合成算法求出综合可信度。多条知 识的综合可通过两两的合成实现。当两条规则推出同 硒眇搿 、毛． 。；’ zuI_耳弟I 删 DesignandR剿咖设计与研究 一结论日时，CFH 的计算 C F忉 fC FH，E1C FH ，E2 一 CF H ，E1 xCF H ，E2 CF H ，E1 cF H ，E2 11- m inICF H ，E． ⋯CFH，E2 1 CF H ，E1 CFH ，E2 【 c，H ，E。 xCFH ，最 2算法改进 C FcH ，E1≥0， CFcH，E2≥O CFc H ，E。与 CFc H，E2异号 CFc日，E1PA 3，若CFC，，A 。A 先计算得 出，之后再计算得出CFC，A ，A A A A ，，以此为顺序 1。若CFC，，A A A，先计算得出，之后再计算得出 C FC，A 。A A A A ， ，以此为顺序2。若CF C ，，A 。A ， 先计算得出，之后再计算得出C F C，A 。A 2AA 3，以此为顺序3。。 当CFcC，A 不变并且P，PA 2P3总和不变时， 不同的计算顺序可能会产生不同的结果，文中使用 M ATLAB 可视化分析川绘图，3种计算顺序结果对比 如图2所示。 图23种计算顺序结果对比 根据图2可得，顺序l中C F的值在P小PA很小 的时候很大，之后随着P小PA 的增大而先减小后增 大；顺序2和3中CF的值均随着P小PA 的增大而减 小，但是对比这两种顺序发现，顺序2中C F的减小率 要比顺序3更小，函数更为平稳。所以在计算多条并 行规则时，先计算一中最小的两个，得到中间可信度 后在与只中较大值进行计算，得到最终可信度。 整个算法流程如图3所示。 50 图3改进算法漉程 图3中，当报警号码A 。、A、A ，P。、P和P。，根据 式5 计算这3个报警号码的优先级P扑P, a和P击。同 时查询知识库找到分别导致这3条报警产生的原因。 通过式6一9计算得到各原因可信度并按大小排 列。按照最大可信度的原因依次按照解决方案操作数 控机床，若报警号码消失，则解决方案相应的根节点报 警号码P。P1，否则排除该原因，循环至排在下一 位的原因，按其对应解决方案操作。 4算法实例与分析 实际生产中，一种型号的数控系统会应用于多台 机床，这也为统计报警号码的出现次数及解决方案的 生效次数提供了必要的知识储备。为了验证算法的有 效性，假设一个数控系统出现700018、700019和 700059这3个报警号码，根据其与原因的关系和相关 可信度如表l 所示。 当700018、700019和700059这3个报警号码同 时，单个报警号码的原因C和原因导致该报警的可信 度CF。 C，A 都由专家给定，只的值在算法刚开始时 均为1，随着算法的进行，只的值会逐渐发生变化，即 如表1所示的45、53和88。接下来分析导致这3条报 警的最可能原因。 首先可见，3个报警号码共有5个可能原因引起。 但是只有原因C002“PPU 后侧端子X 102引脚连接问 题”有交叉，所以重点便在于该条原因的可信度计算。 题劈糌1 曳．．矿 zul 4丰幕明 ■ ■ ■ ■ _■ ● ； loI ■ ■ ■ ■ I■ ■ 根据式 7 ，可得原因C002对700018和700019的可 信度 表1报警号码及相关原因表 报警生效 号码 次数 报警故障原因C 编号 可信度 名称 及名称 CFc C，A A 一 C001．电动机中冷 却电动机的过载 0．6 冷却电动 保护 70001845 机过载 e002．PPU后侧端 子X 102引脚连接 0．4 问题 C003．冷却液太少 O．5 冷却液液 C 002．PPU后侧端 70001953 位低 子X 102引脚连接 O．5 问题 C 004．安全门未 O．5 关闭 安全门未C 002．PPU后侧端 70005988 关，禁止子X 102引脚连接 0．4 启动问题 C005．门关闭到位 O ． 1 开关异常 CF C，A l A2 p。lxCFc C，A 1 pd2xC FcC，A 2 一 P。lxp五xCFcC，A 1xCFcC，A 2 吾百 亏4丽5o．4百百 亏5丽3o．5一 丽丽45； o．4面百53甭 o．5 0．2255 根据式8及式9，原因C002最终可信度为 CF C ，AlA 2A3 p。l 02xC FcC，A1AA 2 p。3xCFc C，A3 一 P。i 以p胡xCFc C，A 1A A 2xC FcC ，A 3 4553 一 885345 4553 885345 0．2856 o．225 5百百j8丽8o．4一 o．225 5面丽88；o．4 根据式6，分别计算各原因可信度。最终，故障 原因最终可信度排列如表2所示。 表2故障原因按可信度排列顺序表 故障原因C编号最终可信度C F C0020．2856 C0040．2366 Cool0．1452 C003 0．1425 C0050．0473 通过上面的计算，就可以得到根本原因C002，根 屡劈尝警等 R ，‘uI_*lM Desi gn0nd№砌设计与研究 据C 002所对应的解决方案进行操作，就有很大可能 直接消除这3个报警号码，实现机床故障诊断的快速 解决。 5结语 因为在数控系统中不同报警号码发生的次数不 同，即使多个报警号码同时发生，其解决优先级也是不 同的。针对于此，本文主要根据数控系统报警号码和 故障原因的关系所提出基于报警号码优先级的不确定 推理算法具有其实用性。文中使用M A TLA B分析了 不同计算顺序对结果的影响，确定一种较为合理的顺 序，并通过实例验证了该算法的有效性，有效的利用了 报警号码的信息量合理的确定其对推理结果的影响。 随着算法的持续使用，报警号码优先级之间的差异会 越来越明显，计算结果也就会更加准确，比之传统方法 更具有准确性和实用性。 参考文献 [1]何耀民，聂法宪．数控机床常见故障诊断与排除实例[J]．煤矿机 械，2007．282183185． [ 2] B ediagaI，M e ndi zaba lX ，Et xani zI ， et a1．An i nt egrat edsys t emf or ma chinetool spi ndl e headball beat i ng f aul tdet ect i onanddiagnos is[J]． I EEEI nst r um entat i on＆M eas urem entM agazi ne，2013，1624247． [4]JorgeO ．Es tim a，A nt oni oJ．M arques Cardoso．Anewal gori t hmf orr eal - ti m em ul t i pl eopen-ci r cui tf aul tdi agnosi s i n vol tagefedPW Mm ot or dr i ves by t hereferenc ecur r ent el -rops[ J]．IEEETransa ct i ons onIndus- tr ialEl eet m nics，2013，6083496-3505． [5]Beat ri ceLazzeri ni ，SaraLi obaV ol pi ．Cl assi f i er ensem bl est oim pr ovet he robust nesst onoi seofbear i ngf aul tdiagnosi s[J] ．Industri alandCam - m er ei al A pplication，2011，162235-251． [ 6]Cacer esS，H enl eyEJ．Processf ail ur eanalysi sbybl ockdi agrams and f aul t tr ees[ J]．Industri al＆Engi neer ingC hem ist ryFundam ent al s，1976， 152128134． [ 7]凌海风，郭坚毅，严骏，等．案例推理技术用于故障诊断时的相似算 法[ J] ．解放军理工大学学报自然科学版，2006，75480-484． [ 8]Tsai YT．A pplyingacasebased rea soni ng m et hodforf aul tdi agnosi s duri ngm ai nt enance[ J] ．Proceedi ngs oft he I nst i t ut i onofM echani cal Engineers，PartCJournal ofM echani cal Engineer ingSci ence，2009，223 1024312441． [9]冯志敏，王颖．智能化故障诊断系统的研究与开发[J]．中国航海， 2003，111317． [ 10] 王远航，邓超，吴军，等．基于混合型专家系统的重型机床故障诊断 [J]．计算机集成制造系统，2010，161021392147． [11]A 1-RaheemKF，R oyA ，Ram aehandran KP，et a1．Appl i cat i on oft he Lapl acew ave l et com binedw i t hA N Nf or r oil i ngbeat i ng f aul tdi agnosi s [J] ．J ournal ofV i brat i onandA coustics，2008，1305051007． [12]邓超，郭茂祖，王亚东．一种基于产生式规则的不确定推理模板模 型的研究[ J] ．计算机工程与应用，2003，20 3057- 61． [ 13] 侯艳飞，杨双庆．动态加权不确定推理真值计算法的研究[ J]．机 轴 承 部 件 的 显 微 组 织 及 硬 度 分 析 齐美丽①赵秀娟①王衍涛②刘鹏涛① ①大连交通大学材料科学与工程学院，辽宁大连116028； ②大连国威轴承股份有限公司，辽宁大连116202 摘要选用GC r l5和GC r l 8M o钢材分别制作滚动轴承的滚子和套圈，对两种部件做同样的等温淬火热 处理后进行组织及硬度检验。试验结果表明两部件表面至心部组织及硬度均匀。两部件的组织都 由下贝氏体和碳化物组成。但套圈中的下贝氏体组织和碳化物都比滚子中的细小。滚子和套圈中下 贝氏体针长宽比分别约为7．5和10，碳化物的平均直径分别约为0．55t an和0．42t an。滚子和套 圈的硬度平均值分别为56．2H RC 和60．8H R C。 关键词轴承滚子套圈等温淬火下贝氏体 中图分类号TG l 42．1；T G l 62．71 文献标志码A A nal ysi s of m icroscopi c st r uct ureandhar dnessof beari ngcom ponent s Q I M ei l i ①，ZH A OX i uj uan①，W A N GY antao②，L I UPengt ao① iCollege ofM at eri al sSci enceandEngi neer ing，D ali an Ji aot ongU ni vers i t y，D al i an 1 16028，CH N ； Dali anG randw ayBeari ngC o．，Lt d．，Dal i an 116202，CH N A bst ract Thi sart i cl eselect sG C rl 5andG C r l 8M ost eel t om akear oll eranda r i ng of r oll i ngbeari ng，respect ivel y． B ef orem i cr ost ruct ureandhardnes s t est i ng，sam e i sot herm al quenchi ng heatt reat m enti sm adet o speci - m ensm ade up oft heset woki ndsofm at eri al s ．Ther esult sshowt hatm i er ost ruct ureandhardnes soft he t wo specim ens fromt hesurfacet ot hecor eareuni for m ．Bot hoft het wo com ponents’com posi ti ons are Low erBai ni t eandC ar bide．Buti n ri ng，t he sizeofLow erBai ni t eandCar bi dear esm al l ert hant hosei n rol l er．The l ength．w i dt h rati oofLow erBai ni t eneedl ei n r oll eri Sabout7．5．w hi chi Sabout10in ri ng． The average di am et erofCar bi dei n r oll eri s0．55 I xm ，w hi ch i s0．42 t xmi nri ng．Theaverage hardnes s oft her oll eri s 56．2H RC，w hi ch is60．8H RCoft he ri ng． K eyw or dsBear i ngRol ler；Ring；Austem per ；IJ0wer Bai ni t e 城市轨道交通车辆包括地铁、轻轨、空中轨道列车、 有轨电车和磁悬浮列车等，城市轨道车辆轴承应具有强 韧性配合良好、使用寿命长、疲劳强度高等诸多性能。 我国城轨车辆轴承制造时通常采用G Crl 5钢常规淬火 低温回火工艺进行处理，虽然具有高的硬度，但韧性不 足，且因淬火时形成表面拉应力，在淬火、磨削及装车使 用过程中易出现裂纹而导致轴承早期失效。贝氏体等 温淬火可以显著地改善高碳铬轴承钢的强韧性。轴承 零件经下贝氏体等温淬火后具有与马氏体淬火相近的 硬度和耐磨性，不仅提高了轴承的力学性能和使用寿 命，而且降低了生产成本。据国外资料介绍‘1-2]，GCrl5 钢经860cC加热、保温15m i n后，于235℃等温3．5 h 所获得的下贝氏体组织，其屈服强度几乎比回火马氏体 组织高490M Pa，塑性和韧性也明显优越，用该工艺处理 的滚子轴承挡边的平均断裂强度约高65％，并可以减少 变形和淬裂。 本文选择常用的G C r l5钢材制作了轴承滚子，希 望在降低成本的同时可以保持良好的强韧性。由于轴 械工程与自动化，2012， 2204206． [ 14] St ephenJChapm an．M atl abappli cat ions[M ] ．M exi coCLEngi neer i ng，2011150200． 第一作者王家海，男，1964年生，副教授／硕士生 导师，主要研究向为计算机集成制造、机电一体化及 52 相关技术。 编辑李静 收稿13期201396 文章编号140113 如果您想发表对本文的看法，请将文章编号填入读者意见调童衰中的相应位置。 一涨、瓷．．／一 zul4毕弟f 朋