CN112612247B - 一种用计算机仿真分析软件诊断数控机床故障的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用计算机仿真分析软件诊断数控机床故障的方法,涉及一种故障诊断方法,属于数控机床故障诊断技术领域;设置有模型训练模块,模型训练模块根据设备正常时获取的数据进行模型训练,并将训练的模型发送至数据存储模块进行存储,数据采集模块获取设备工作时的参数信息,将参数信息发送至故障诊断模块,故障诊断模块调取模型进行故障的判断;设定有设备正常指数阈值,若连续三次的设备正常指数Szcj存在一次低于设备正常指数阈值,则发送一级预警信号至故障报警模块;若连续三次的设备正常指数Szcj存在超过两次低于设备正常指数阈值,则发送二级预警信号至故障报警模块。避免偶然误差的产生。
Description
技术领域
本发明涉及一种故障诊断方法,具体为一种用计算机仿真分析软件诊断数控机床故障的方法,属于数控机床故障诊断技术领域。
背景技术
目前,数控机床已广泛应用于航空航天、核电、汽车、高新技术等行业,大大提高了产品的加工精度及生产效率,企业对数控机床的依赖性也愈来意强。据不完全统计,每年由于数控机床故障造成的生产损失达数千亿人民币,机床的可靠性、故障诊断与预测、性能评估和维修保障等问题得到国内外学者的广泛关注。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用计算机仿真分析软件诊断数控机床故障的方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种用计算机仿真分析软件诊断数控机床故障的方法,故障诊断方法具体包括以下步骤:
步骤一:控制器设定采样周期t,采样间隔T,发送数据采集信号至数据采集模块;数据采集模块根据控制器的采样周期t、采样间隔T采集设备参数信息;
步骤二:数据采集模块获取数控机床的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值,并将数据采集模块采集的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至数据处理模块;数据处理模块对设备参数信息进行预处理;
步骤三:数据处理模块将处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至模型训练模块,模型训练模块设定设备正常指数Szc,模型训练模块对设备参数信息进行训练,得到训练模型;
步骤四:获取数据处理模块处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值;并将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至故障诊断模块;故障诊断模块将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值标记为Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj,j表示按照采样间隔T执行的采集次数;j=1,…,m;
步骤五:故障诊断模块从数据存储模块中获取训练模型,将Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj代入训练模型进行设备正常指数Szcj的计算,计算公式为:
步骤六:设定设备正常指数阈值,若连续三次的设备正常指数Szcj均超过设备正常指数阈值,则表示设备正常,若连续三次的设备正常指数Szcj存在一次低于设备正常指数阈值,则发送一级预警信号至故障报警模块;若连续三次的设备正常指数Szcj存在超过两次低于设备正常指数阈值,则发送二级预警信号至故障报警模块。
优选的,所述数据采集模块用于采集数控机床的设备参数信息,并将采集的设备参数信息发送至数据处理模块,数据处理模块对设备参数信息进行预处理,预处理过程包括以下:
控制器设定采样周期t,采样间隔T,发送数据采集信号至数据采集模块;
数据采集模块根据控制器的采样周期t、采样间隔T采集设备参数信息;
数据采集模块获取数控机床的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值,并将数据采集模块采集的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至数据处理模块;
数据处理模块分别将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值标记为Pti、Iti、Yti、Lti、Wti;i表示周期t内的采集次数,i=1,…,n;
数据处理模块对振动频率进行预处理,将振动频率Pti进行降序排列,选取最大值即振动频率峰值做为采样周期t内的振动频率值,标记为Ptf;
数据处理模块对压力值进行预处理,将压力值Yti进行降序排列,选取最大值Ytmax以及最小值Ytmin;计算最大值Ytmax以及最小值Ytmin的平均值Yt=(Ytmax+Ytmin)/2做为采样周期t内的压力值Yt;
数据处理模块对流量值进行预处理,将流量值Lti进行求和做为采样周期t内的流量值Lt;
优选的,数据处理模块将处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至模型训练模块,模型训练模块设定设备正常指数Szc,模型训练模块对设备参数信息进行训练,得到训练模型;
优选的,所述故障诊断模块用于对数控机床进行故障诊断,具体的诊断方式包括以下步骤:
获取数据处理模块处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值;并将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至故障诊断模块;
故障诊断模块将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值标记为Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj,j表示按照采样间隔T执行的采集次数;j=1,…,m;
故障诊断模块从数据存储模块中获取训练模型,将Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj代入训练模型进行设备正常指数Szcj的计算,计算公式为:
设定设备正常指数阈值,若连续三次的设备正常指数Szcj均超过设备正常指数阈值,则表示设备正常,若连续三次的设备正常指数Szcj存在一次低于设备正常指数阈值,则发送一级预警信号至故障报警模块;若连续三次的设备正常指数Szcj存在超过两次低于设备正常指数阈值,则发送二级预警信号至故障报警模块。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明设置有模型训练模块,模型训练模块根据设备正常时获取的数据进行模型训练,并将训练的模型发送至数据存储模块进行存储,数据采集模块获取设备工作时的参数信息,将参数信息发送至故障诊断模块,故障诊断模块调取模型进行故障的判断。
2、本发明设置有数据处理模块,数据处理模块进行数据的预处理。
3、本发明设定有设备正常指数阈值,若连续三次的设备正常指数Szcj均超过设备正常指数阈值,则表示设备正常,若连续三次的设备正常指数Szcj存在一次低于设备正常指数阈值,则发送一级预警信号至故障报警模块;若连续三次的设备正常指数Szcj存在超过两次低于设备正常指数阈值,则发送二级预警信号至故障报警模块。避免偶然误差的产生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,一种用计算机仿真分析软件诊断数控机床故障的方法,故障诊断方法具体包括以下步骤:
步骤一:控制器设定采样周期t,采样间隔T,发送数据采集信号至数据采集模块;数据采集模块根据控制器的采样周期t、采样间隔T采集设备参数信息;
步骤二:数据采集模块获取数控机床的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值,并将数据采集模块采集的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至数据处理模块;数据处理模块对设备参数信息进行预处理;
步骤三:数据处理模块将处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至模型训练模块,模型训练模块设定设备正常指数Szc,模型训练模块对设备参数信息进行训练,得到训练模型;
步骤四:获取数据处理模块处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值;并将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至故障诊断模块;故障诊断模块将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值标记为Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj,j表示按照采样间隔T执行的采集次数;j=1,…,m;
步骤五:故障诊断模块从数据存储模块中获取训练模型,将Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj代入训练模型进行设备正常指数Szcj的计算,计算公式为:
步骤六:设定设备正常指数阈值,若连续三次的设备正常指数Szcj均超过设备正常指数阈值,则表示设备正常,若连续三次的设备正常指数Szcj存在一次低于设备正常指数阈值,则发送一级预警信号至故障报警模块;若连续三次的设备正常指数Szcj存在超过两次低于设备正常指数阈值,则发送二级预警信号至故障报警模块。
其中,所述数据采集模块用于采集数控机床的设备参数信息,并将采集的设备参数信息发送至数据处理模块,数据处理模块对设备参数信息进行预处理,预处理过程包括以下:
控制器设定采样周期t,采样间隔T,发送数据采集信号至数据采集模块;
数据采集模块根据控制器的采样周期t、采样间隔T采集设备参数信息;
数据采集模块获取数控机床的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值,并将数据采集模块采集的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至数据处理模块;
数据处理模块分别将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值标记为Pti、Iti、Yti、Lti、Wti;i表示周期t内的采集次数,i=1,…,n;
数据处理模块对振动频率进行预处理,将振动频率Pti进行降序排列,选取最大值即振动频率峰值做为采样周期t内的振动频率值,标记为Ptf;
数据处理模块对压力值进行预处理,将压力值Yti进行降序排列,选取最大值Ytmax以及最小值Ytmin;计算最大值Ytmax以及最小值Ytmin的平均值Yt=(Ytmax+Ytmin)/2做为采样周期t内的压力值Yt;
数据处理模块对流量值进行预处理,将流量值Lti进行求和做为采样周期t内的流量值Lt;
其中,数据处理模块将处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至模型训练模块,模型训练模块设定设备正常指数Szc,模型训练模块对设备参数信息进行训练,得到训练模型;
其中,所述故障诊断模块用于对数控机床进行故障诊断,具体的诊断方式包括以下步骤:
获取数据处理模块处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值;并将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至故障诊断模块;
故障诊断模块将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值标记为Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj,j表示按照采样间隔T执行的采集次数;j=1,…,m;
故障诊断模块从数据存储模块中获取训练模型,将Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj代入训练模型进行设备正常指数Szcj的计算,计算公式为:
设定设备正常指数阈值,若连续三次的设备正常指数Szcj均超过设备正常指数阈值,则表示设备正常,若连续三次的设备正常指数Szcj存在一次低于设备正常指数阈值,则发送一级预警信号至故障报警模块;若连续三次的设备正常指数Szcj存在超过两次低于设备正常指数阈值,则发送二级预警信号至故障报警模块。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (3)
1.一种用计算机仿真分析软件诊断数控机床故障的方法,其特征在于,故障诊断方法具体包括以下步骤:
步骤一:控制器设定采样周期t,采样间隔T,发送数据采集信号至数据采集模块;数据采集模块根据控制器的采样周期t、采样间隔T采集设备参数信息;
步骤二:数据采集模块获取数控机床的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值,并将数据采集模块采集的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至数据处理模块;数据处理模块对设备参数信息进行预处理;
步骤三:数据处理模块将处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至模型训练模块,模型训练模块设定设备正常指数Szc,模型训练模块对设备参数信息进行训练,得到训练模型;
步骤四:获取数据处理模块处理后的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值;并将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至故障诊断模块;故障诊断模块将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值标记为Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj,j表示按照采样间隔T执行的采集次数;j=1,…,m;
步骤五:故障诊断模块从数据存储模块中获取训练模型,将Ptj、Itj、Ytj、Ltj、Wtj代入训练模型进行设备正常指数Szcj的计算,计算公式为:
其中α、β、γ、ε为预设系数值,且预设系数值由多次代入数值计算得出;
步骤六:设定设备正常指数阈值,若连续三次的设备正常指数Szcj均超过设备正常指数阈值,则表示设备正常,若连续三次的设备正常指数Szcj存在一次低于设备正常指数阈值,则发送一级预警信号至故障报警模块;若连续三次的设备正常指数Szcj存在超过两次低于设备正常指数阈值,则发送二级预警信号至故障报警模块。
2.根据权利要求1所述的一种用计算机仿真分析软件诊断数控机床故障的方法,其特征在于,所述数据采集模块用于采集数控机床的设备参数信息,并将采集的设备参数信息发送至数据处理模块,数据处理模块对设备参数信息进行预处理,预处理过程包括以下:
控制器设定采样周期t,采样间隔T,发送数据采集信号至数据采集模块;
数据采集模块根据控制器的采样周期t、采样间隔T采集设备参数信息;
数据采集模块获取数控机床的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值,并将数据采集模块采集的振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值发送至数据处理模块;
数据处理模块分别将振动频率、电流值、压力值、流量值以及温度值标记为Pti、Iti、Yti、Lti、Wti;i表示周期t内的采集次数,i=1,…,n;
数据处理模块对振动频率进行预处理,将振动频率Pti进行降序排列,选取最大值即振动频率峰值做为采样周期t内的振动频率值,标记为Ptf;
数据处理模块对压力值进行预处理,将压力值Yti进行降序排列,选取最大值Ytmax以及最小值Ytmin;计算最大值Ytmax以及最小值Ytmin的平均值Yt=(Ytmax+Ytmin)/2做为采样周期t内的压力值Yt;
数据处理模块对流量值进行预处理,将流量值Lti进行求和做为采样周期t内的流量值Lt;
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