基于異類傳感器融合的數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、數(shù)控機(jī)床加工精度高、質(zhì)量穩(wěn)定、加工速度快、生產(chǎn)效率高，是實(shí)現(xiàn)制造技術(shù)和裝備現(xiàn)代化的基石。伺服系統(tǒng)是數(shù)控機(jī)床及眾多復(fù)雜數(shù)控設(shè)備的關(guān)鍵部分，其性能好壞直接決定了整個(gè)設(shè)備的精度、工作效率及可靠性等。隨著數(shù)控機(jī)床的不斷發(fā)展，朝著結(jié)構(gòu)復(fù)雜化和高度自動(dòng)化方向發(fā)展的數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)，各部分之間的關(guān)聯(lián)更加密切，微小的故障往往會(huì)爆發(fā)連鎖反應(yīng)，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致整個(gè)機(jī)床的性能異變、縮短壽命甚至報(bào)廢，后果危害性極大。機(jī)械設(shè)備的預(yù)測維修理念核心是通過對機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過

2、程的工況監(jiān)測、正確估計(jì)故障發(fā)展趨勢和演變規(guī)律，找出故障原因及時(shí)采取措施進(jìn)行維修保養(yǎng)，達(dá)到“維修出效益”到“預(yù)測出效益”的理念變革。數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)與國防軍工、航空航天行業(yè)中的重型設(shè)備的伺服系統(tǒng)具有相同特征，研究成果相互通用。因此，開展數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)故障診斷的基礎(chǔ)理論與基本方法研究，對于提高我國數(shù)控機(jī)床在監(jiān)測、診斷、維護(hù)等方面的科技水平，十分必要。
　　本文緊緊圍繞異類傳感器融合“采集什么信息”、“如何采集信息”、“如何利用信息”

3、的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，結(jié)合目前數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)故障診斷研究存在的問題，即研究對象多為單一零部件、對內(nèi)置傳感器的價(jià)值挖掘不足、一直被作為故障分類和模式識(shí)別的問題來研究，層層推進(jìn)、步步深入，逐一展開了重點(diǎn)研究工作。
　　以數(shù)學(xué)建模手段建立了整個(gè)伺服系統(tǒng)的復(fù)雜數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行了穩(wěn)定性判別，理論分析了伺服系統(tǒng)各種典型故障機(jī)理與表現(xiàn)，建立了故障表現(xiàn)與內(nèi)部參數(shù)之間的映射關(guān)系，并通過仿真進(jìn)行了驗(yàn)證，為利用內(nèi)置傳感器獲取機(jī)床本體信息的可靠性提供理論依據(jù)。

4、以此為基礎(chǔ)，結(jié)合外置傳感器檢測某一部件的傳統(tǒng)方法，提出了利用內(nèi)外置交叉互補(bǔ)的異類傳感器融合的新方法。
　　搭建了異類傳感器融合的試驗(yàn)系統(tǒng)，研究了利用內(nèi)外置傳感器獲取伺服系統(tǒng)本體信息的關(guān)鍵技術(shù)即數(shù)據(jù)對準(zhǔn)技術(shù)，結(jié)合現(xiàn)有的試驗(yàn)基礎(chǔ)條件，提出了一種適用于802DSL數(shù)控系統(tǒng)和NI數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)同步采集的時(shí)間對準(zhǔn)方案。與單單利用外置傳感器采集典型故障信息或者單單利用內(nèi)置傳感器獲取本體信息相比，豐富了信源、拓寬了信道。
　　針對試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)的

5、通過外置傳感器檢測滾動(dòng)軸承故障信號(hào)頻率與利用故障特征頻率計(jì)算公式計(jì)算的故障特征頻率存在著試驗(yàn)誤差及間諧波倍頻誤差這一問題，重點(diǎn)研究了誤差產(chǎn)生機(jī)理和積累與傳遞過程。通過對誤差改善和提高頻率分辨率各種技術(shù)手段的研究，得出基于特征頻率計(jì)算的滾動(dòng)軸承故障診斷方法本身具有不可消除的模糊性。接著，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的滾動(dòng)軸承故障診斷新方法。然后，對該方法模糊證據(jù)獲取得到的不確定度概率參數(shù)的理論分析和物理意義的挖掘，在故障診斷領(lǐng)域引入了直覺模糊集的

6、概念，提出了將隨機(jī)集框架下的模糊證據(jù)獲取與匹配轉(zhuǎn)變?yōu)橹庇X模糊證據(jù)獲取及多元決策融合的新思路，并進(jìn)行了理論分析和試驗(yàn)研究。研究證明:一直作為故障分類和模式識(shí)別問題研究的多源信息融合的故障診斷，也可以看作多元決策融合問題。
　　建立了基于直覺模糊決策加權(quán)融合的數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)故障分級診斷模型。首先，研究了時(shí)域、頻域及小波包降噪與EMD分解相結(jié)合的多域特征參數(shù)提取方法和基于極值間距的特征篩選及特征相關(guān)分析的數(shù)據(jù)降維。然后，構(gòu)建了基于遺傳