關于數控機床狀態監測系統的研究

單東利++李紅麗

摘 要：在數控機床加工產品零件特別是一些難加工以及結構復雜的零件時，如果不能根據機床加工的實時狀態進行及時決

策，就很可能會帶來許多問題。如導致零件的加工精度、力學性能及加工質量等達不到要求標準，甚至引發安全事故。因此，有必要對機床的加工狀態進行監測。文章首先簡單介紹了機床狀態監測系統及意義，然后論述了監測系統的主要內容、基本組成以及工作流程，最后總結了一些設計監測系統的關鍵技術。

關鍵詞：數控機床；狀態監測；監測系統

引言

伴隨科學技術的飛速發展，制造產業中的數控技術不斷得到改進。數控機床作為制造產業中的關鍵組成部分，現已向著更加智能化、數字化、柔性化、網絡化方向發展。其功能的強弱對我們國家制造業的發展起著關鍵性的作用。所以，在制造業的發展中要想取得更快、更大的突破與進步，最重要的一點就是要不斷提高數控技術水平。這就要求數控機床的自動化程度要越來越高。由此又會給相關方面帶來許多難題。例如機床數控系統的穩定性、安全性以及經濟性等方面。同時也會加大機床設備出現故障的可能性。于是要想快速有效地解決諸如上面的一些問題，就必須對機床的加工過程進行相關監測。

目前，對數控機床狀態監測系統的研究越來越受到廣大科研工作者們的普遍關注，成為一個比較熱的研究課題。研究機床的監測系統，為保證設備的安全可靠運行、合理使用，提高產品的生產質量、效率等提供了有力保障[1]。

1 機床狀態監測的意義

在我國，裝備制造產業早已成為國家的支柱產業，在一定程度上體現了我們國家的整體工業水平。而數控設備是制造產業中的關鍵設備。因而數控機床產業的發展在很大程度上影響著我國制造業的整體水平。為了能夠及時發現并排除機床加工的異常狀態，保證產品的加工質量以及生產效率，有必要對設備的狀態進行實時監測。監測的意義主要有以下幾個方面：

（1）保證機床正常運行，有質量地完成生產任務。加工過程中若出現了異常狀態（如意外停機等），監測系統就會馬上監測到。及時發現設備問題有助于我們采取相應措施進行設備的調整，恢復機床的正常狀態。這樣既提高了加工工件的質量，同時也給企業降低了損失。

（2）減少機床維護成本。通過對之前的監測數據進行相關的研究和分析，得到設備以前的加工狀態，進而為諸如調試、故障診斷以及預防性維護等提供技術支持。

（3）提高機床使用率。根據監測系統監測到的機床所處狀態，及時調整生產作業任務，保證作業任務能夠高效率地進行。從而提高產品的生產效率以及機床的使用率[2]。

2 監測系統的構成

2.1 數控機床的狀態監測

首先，所謂的數控機床狀態監測就是要對加工狀態中的某些數據進行采集、提取、處理并分析，從而了解并掌握設備的工作狀態是否正常。與此同時也為預防性維護與故障診斷等提供相關依據。

其次，數控機床加工過程可以說是一個非常復雜的過程。對其進行狀態監測涉及到很多的技術問題。信息獲取、特征提取以及狀態識別是一個監測系統主要包括的三個方面。其中數據信息采集、傳輸與處理非常關鍵，也是基礎。因此要想設計出一個比較好的監測系統，很大程度上取決于數據采集與處理環節的設計。

2.2 機床監測的主要內容

對數控機床進行狀態監測也就是對其加工過程的監測。其中包括的主要內容有：機床與刀具狀態監測以及加工過程與加工工件質量監測四個方面。具體如圖1所示。

2.3 監測系統的基本組成

數控機床的加工過程非常復雜。要對其進行狀態監測涉及到許多技術問題。信息獲取、特征提取以及狀態識別是一個監測系統主要包括的三個方面。具體如圖2所示。

首先，信息獲取是系統監測的第一步。相關的若干傳感器對機床加工狀態信號進行檢測，這類信號有很多，諸如主軸轉速、切削扭矩、切削力、振動信號以及電機功率等。

其次，就是要對信號進行進一步的處理，即特征提取。從監測的信號中提取出與設備狀態有關的參數。這是對狀態監測系統最具影響的關鍵一步。

最后，就是狀態識別了。這一步最關鍵的是要建立合理模型。建立一個合理模型后，根據上一步獲取的有關參數對設備狀態進行一個合理的分析與判斷。

2.4 監測系統的工作流程

數控機床狀態監測系統的工作流程主要包括以下幾個環節：首先是數據獲取及預處理并傳輸數據，然后就是要提取數據的特征參數、進行數據融合，最后就是進行狀態監測[3]。具體如圖3所示。

3 設計監測系統的關鍵技術

數控機床加工過程十分復雜。對其進行狀態監測必定會涉及到許多關鍵技術問題。其中包含的一些主要關鍵技術有：多傳感器融合技術、信號處理技術、模式識別技術、圖像處理技術以及自適應控制技術等。

3.1 多傳感器融合技術

在機床加工過程中，傳感器可以把很多的物理量（諸如溫度、距離以及振動信號等）轉變成電壓或電流等電信號，這些電信號如實地體現出機床加工過程的狀態信息。然而，在狀態監測與智能加工方面，如果只是依靠傳統的單一屬性的傳感器技術，已遠遠不能滿足要求。所以，目前多傳感器融合與智能傳感器技術已成為發展的主流方向。

3.2 信號處理技術

對于整個監測系統而言，監測的核心技術是數據信號處理技術。通過對信號的采集分析并處理，獲得信號特征，然后再對信號特征進行分析、決策。目前來說，信號處理方法很多，比如有時頻分析法、頻域分析法、時域分析法等。小波分析法屬于時頻分析法的范疇。它是當前信號處理最有影響力的方法。小波分析法的最大特點是不產生畸變，屬于線性變換，能夠同時在時域和頻域對信號進行局部分析[4]。

3.3 模式識別技術

在監測系統的工作流程中，提取完信號特征后，接下來就是根據提取的結果對機床狀態進行分析和判斷。其實，歸根結底說的就是模式識別。模糊模式識別方法屬于模糊識別方法，主要針對識別對象本身的模糊性或識別要求上的模糊性。模糊模式識別的實現方法和途徑有很多。主要有隸屬原則、擇近原則、模糊聚類分析、模糊綜合評判等[5]。其在加工過程監測系統中都有過具體的應用，如利用模式識別技術對切削過程進行識別，對刀具磨損狀態進行識別等[6]。

4 結束語

數控機床狀態監測系統的研究有著很重要的現實意義及價值。它為提高產品質量、設備利用率、降低生產成本、機床安全、可靠的運行等提供了保障，同時也為機床的預防性維護與故障診斷等提供了支持。本文對數控機床狀態監測系統進行了相關研究。簡要論述和總結了監測系統的主要內容、基本組成、工作流程及一些設計監測系統的關鍵技術。相信對今后在這方面進行進一步研究的研究者們有著一定的借鑒意義及參考價值。

參考文獻

[1]李允公.機械故障診斷與狀態監測特征提取中的若干典型問題的研究[D].沈陽：東北大學，2005.

[2]邢永彥，游有鵬，葉帥.基于網絡的數控機床狀態遠程監測系統設計[J].機電一體化，2015（02）：40-43.

[3]曾聲奎，等.故障預測與健康管理技術的現狀與發展[J].航空學報，2005，26（5）：626-632.

[4]盧艷軍.數控機床狀態監測系統的研究[J].制造業自動化，2008（08）：4-36.

[5]徐陽.模式模式識別及其應用[M].成都：西南交通大學出版社，2001.

[6]胡廣書.數字信號處理[M].北京：華大學出版社，2003.

*通訊作者：單東利，男，碩士研究生。

作者簡介：李紅麗，女，本科。