基于過程數(shù)據(jù)分析的數(shù)控機(jī)床狀態(tài)預(yù)測(cè)及故障預(yù)警研究.pdf

1、隨著“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略的提出，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)中數(shù)控機(jī)床的“智能化”，“高效化”，“數(shù)字化”轉(zhuǎn)型顯得尤為重要。數(shù)控機(jī)床是高端制造企業(yè)的核心資源，減少機(jī)床故障時(shí)間，提高機(jī)床利用率是一個(gè)亟待解決的問題。
　　傳統(tǒng)的制造過程中丟棄了至關(guān)重要的過程數(shù)據(jù)，造成了嚴(yán)重的數(shù)據(jù)浪費(fèi)，而過程數(shù)據(jù)是機(jī)床狀態(tài)最直接最實(shí)時(shí)的反應(yīng)。因此本文首先研究了高檔數(shù)控機(jī)床的過程數(shù)據(jù)采集方法，基于過程數(shù)據(jù)分析建立了機(jī)床的狀態(tài)預(yù)測(cè)模型和模糊故障推理模型，最后開發(fā)了狀

2、態(tài)預(yù)測(cè)及故障預(yù)警系統(tǒng)，為數(shù)控生產(chǎn)企業(yè)的數(shù)字化升級(jí)提供了新的解決方案。本文的主要工作概括如下：
　　1、研究了西門子840D pl和國(guó)產(chǎn)華中-8型數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法?；跀?shù)控機(jī)床的軟硬件結(jié)構(gòu)，對(duì)比了各采集模式的優(yōu)劣。分別利用OPC規(guī)范和第三方接口開發(fā)了兩種數(shù)控系統(tǒng)的單機(jī)版、遠(yuǎn)程版采集軟件，分析了機(jī)床NC數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)區(qū)域和格式，最后在制造現(xiàn)場(chǎng)完成了HMI嵌入和參數(shù)驗(yàn)證試驗(yàn)。
　　2、建立了多維時(shí)間序列多重匹配思想的機(jī)床狀態(tài)預(yù)測(cè)

3、模型。基于過程數(shù)據(jù)特點(diǎn)，提出機(jī)床狀態(tài)模型和度量模型?；跁r(shí)間窗口的滑動(dòng)，提出了多維序列多重匹配的建模思想，通過β-耦合度相似指標(biāo)確定了最大相似集、滑動(dòng)時(shí)長(zhǎng)w、預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)L，利用DBSCAN聚類算法實(shí)現(xiàn)了機(jī)床狀態(tài)的精確匹配，最后對(duì)采集的參數(shù)完成了驗(yàn)證仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明了建模算法的優(yōu)越性。
　　3、研究了加權(quán)模糊Petri網(wǎng)（WFPN）的故障預(yù)警模型。利用傳統(tǒng)的Petri網(wǎng)提出了適用于描述機(jī)床故障觸發(fā)特性的WFPN模型，通過傳遞矩陣和狀

4、態(tài)方程建立了故障推理算法?；陬恠igmod函數(shù)提出了類BP算法和魚群優(yōu)化算法，為了解決故障規(guī)則難以窮盡的問題提出了規(guī)則自學(xué)習(xí)算法，基于故障知識(shí)庫(kù)建立了機(jī)床關(guān)鍵部件的WFPN模型，并完成了故障預(yù)警過程。最后通過對(duì)模型參數(shù)的優(yōu)化驗(yàn)證，證實(shí)了優(yōu)化算法的有效性。
　　4、開發(fā)了機(jī)床狀態(tài)預(yù)測(cè)及故障預(yù)警系統(tǒng)。根據(jù)工廠現(xiàn)場(chǎng)條件提出了系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框架和相關(guān)技術(shù)。基于C＃與Matlab混合編程開發(fā)了故障預(yù)警客戶端，通過HTML/Javascrip