赵中敏

（江苏海洋大学应用技术学院）

摘　要：状态监测和故障预测技术是数控机床实现自主保障的一项关键技术，首先提出了状态监测和故障预测维修的组成及功能，构建了数控机床维修系统的功能框图并分析了其工作流程；接着阐述了故障诊断与预测的具体实施结构体系，该结构能够实现大型数控机床状态监测和故障预测，为提高数控机床的使用寿命及使用效率，具有重要的推广价值；Z后总结了如何开发适合我国国情的状态监测与故障预测系统。

关键词：数控机床；状态监测；故障预测；工作流程；结构体系

大型数控机床系统的性能及可靠性决定了其工作寿命以及工作效率，目前的事后维修和计划性维修很难预防灾难性的故障，而且常常引起不必要的停机，存在引入维修损坏的风险。与以上两种维修策 略 不 同 ， 视 情 维 修 (CBM, condition based maintenance)是面向设备实际状态和发展趋势的，根据对设备当前和将来状态的正确和可靠的预测来安排维修活动。因此对设备当前状态的描述，以及对下一时段状态和故障的预测是实现视情维修的根本，这也正是状态监测和故障预测技术要着力解决的问题。状态监测和故障预测技术使得设备维护人员可以预知故障的发生，从而采取一系列维修或预防的措施，而不必等到故障真正发生之后再做出反应。

目前，数控机床正朝着大型化、高速化、高精度化的方向发展。在高速、高加速度、大载荷、大位移等非常规工况下，振动、冲击、变形等因素对机床的进给系统产生重大影响，导致丝杠、导轨、轴承、联轴器、齿轮、蜗轮蜗杆等机械部件产生各种故障，由此引起数控机床的运动误差、部件磨损甚至意外停机等问题。因此，在状态监测和故障诊断领域内，正确评价大型数控机床当前的状态，预测机床运行状态的发展趋势，为机床维护提供指导依据是一个亟待解决的问题。

1、数控机床状态监测和故障预测的组成及功能

通过在线检测设备运行状态，参照设备正常的状态参数标准，结合历史维修知识库，对设备的运行状态进行分析，并对故障可能发生的情况进行预测，从而作为制定设备合理维修计划的依据。通过对运行状态进行监测，如果发现设备出现了故障，则立即进行诊断，确定故障部位和故障类型，提出维修建议，进而下达维修任务和组织实施。其体系结构如图1所示。

（1）设备层：由作业车间中数控加工设备构成。

（2）信息采集层：其主要作用是采集设备层的运行状态数据，并对这些数据进行滤波、整形、放大等处理后，提交给信息处理层。该层主要包括各类传感器、信息采集终端、直接数字控制（DirectNumerical Control，DNC），以及其他智能设备等。

（3）信息处理层：该层的功能是对信息采集层提交的信息进行识别、转化、分类、融合、特征提取、特征融合等，为应用层的功能实现提供支撑。

（4）数据层：由维修数据库、状态知识库和设备信息库等相关数据库及知识库构成。维修数据库存储维修内容、维修操作、维修计划、维修事件等相关数据信息；状态知识库存储设备在不同工况下运行的状态参考值、允许值和故障阈值等。

（5）应用层：由在线监控模块、故障诊断模块、故障预测模块和维修管理模块组成。在线监控模块实时获取设备运行状态数据，在对其进行处理后，进行数据融合，向用户显示设备运行状态，并将融合后的数据提交给故障诊断模块；故障诊断模块在监控模块提供监控数据的基础上进行特征提取，并对特征值进行融合，进而通过各种特征分类器进行分类，在进行数据的决策层融合后进行故障诊断，并输出故障结果；故障预测模块根据相关模型和算法对设备运行状态特征进行故障预测，并对可能的故障部件、故障原因、故障类型等进行分析；维修管理模块主要处理与设备维修相关的操作管理，包括维修内容管理、维修计划管理、维修事件管理、维修控制等。

（6）用户层：该层的用户分为系统管理员、操作人员和维修人员三类。

需要指出的是，上述体系结构中的各功能模块之间并没有明显的界限，存在着数据信息的交叉反馈。国外对上述各模块中应用的一般技术(如传感器、数据传输、数据处理等)和方法(如系统框架模型、状态监测和预测推理算法等)进行了大量的研究，同时也进行了大量的工程实践。 

2 、数控机床状态监测和故障预测的工作流程

数控机床状态监测和故障预测系统包括两种工作流程：

（1）设备运行状态信息采集和故障诊断、预测流程；

（2）设备维修管?流程，如图2所示。

具体操作可划分为四个阶段。

2.1 设备可监测的运行状态信息分析

（1）设备运行状态实时采集与监控，通过对设备可监测的运行状态