赵中敏
摘要：介绍数控机床故障诊断技术的发展及发展趋势，并介绍了几种目前已应用于生产中和正在研究中的关键故障诊断技术。
关键词：数控机床；故障诊断；发展与展望；技术分析
中图分类号：TG659文献标识码：B
数控机床是一种过程控制设备，这就要求它在实时控制的每一时刻都准确无误地工作。本文就近几年来数控机床故障诊断技术的现状及其未来的发展趋势进行概述。
一、故障诊断技术的发展
数控机床的故障诊断技术大体由三部分组成：(1)对造成电气和机械部件失效的疲劳、磨损、断裂、腐蚀、蠕变、氧化等物化原因的研究；(2)对故障诊断的信息研究。即故障信号的采集、处理与分析的研究；(3)对数学原理与诊断逻辑方面的研究。通过模型方法、逻辑方法、推理和人工智能(AI)方法，判断故障发生的部位和发生故障的原因。
多信息量融合、多层次诊断集成、故障诊断与控制结合的集成是数控机床故障诊断发展的方向。前者主要是对状态监测所得到的信息进行融合，结合层次诊断模型，依照深浅结合的推理进行诊断。把监测所得到的信息处理集成到诊断系统中，进行在线数据处理与诊断推理，实现非实时诊断到实时诊断的转变，及信息诊断与智能诊断的统一。后者是把诊断系统和控制系统结合起来，达到集成监测、诊断、控制、管理于一体。它是分布式诊断系统，全系统对各子诊断系统的结论进行综合，子系统有一定的决策能力，但是在信息的处理方法、对设备的干预和决策等方面受控于上层诊断单元。
随着科学技术与生产的发展，数控机床的工作，性能将越来越好，生产效率越来越高，同时结构也越来越复杂，各部分的关联越来越密切，因此故障诊断技术的协同发展就显得格外重要。
二、数控机床故障诊断的关键技术分析
1．通信诊断
通信诊断也称为远距离系统诊断或“海外诊断”。西门子公司在CNC系统诊断中采用了这种功能。用户把CNC系统中专用“通信接口”连接到普通电话线上，西门子公司维修中心的专用通信诊断计算机中的“数据接口”也连接到网络上，然后由计算机向CNC系统发送诊断程序，并将测试数据输回到计算机进行分析并得出诊断结论，然后将诊断结论和处理方法通知用户。通信诊断系统除用于故障发生后的诊断外，还可为用户作定期的预防性诊断，维修人员不必到现场，只需按预定的时间对机床做一系列试运行检查，在维修中心分析数据，即可诊断出数控机床可能存在的故障隐患。但这类CNC系统必须具备远距离诊断接口及联网功能。
2．自修复系统
在CNC系统的软件中装有自修复程序，该软件一旦发现某个模块有故障时，系统一方面将故障信息显示在CRT上，同时自动寻找是否有备用模块。如有则系统能自动使故障模块脱机而接通备用模块，从而使系统较快地进入正常工作状态。所谓自修复实际上是“冗余”概念的一种应用，非常适用于无人管理的自动化工厂或不允许长时间停止工作的重要场合。
辛辛那提公司生产的950CNC系统就已采用了这种自修复技术。在9504CNC系统的机笼空余处安装了一块备用的CPU板，一旦系统中四块CPU板中的任何一块出现故障，均能立即用备用板替代故障板。
但自修复技术需要将备用板插到机笼的备用插槽上，从理论上讲，备用模块的品种越多越好，但这无疑会增加系统成本。所以，往往系统只配备一些极其重要的或易出故障的备用板。另外，要求备用板与系统其他部分通信联系应与替代的模板相同。因此，本方案只适用于总线结构的CNC系统。
3．人工智能与专家系统
这种方法是通过调用知识库的相应知识，经推理机构的推理获得所需的结论。应用于数控系统诊断的人工智能技术有两方面的内容，即诊断专家系统和人工智能数据库。
(1)诊断专家系统
故障诊断专家系统与传统诊断技术相比具有如下特点：①通过对各种诊断经验性专门知识的形式化描述，不仅可突破专家个人的局限性而广为传播，而且也是对科学方法论的一个发展；②克服人类诊断专家供不应求的矛盾；③可以结合其他诊断方法，综合利用各类专家的知识、经验，实现在线监测故障、离线诊断与分离故障；④具有人一机联合诊断功能，可充分发挥人的主观能动性；⑤具有知识获取和自学习功能，能在使用过程中日趋完善。
(2)人工智能数据库
主要包括加工参数的自动设定和图形功能等。加工参数的自动设定功能实际是一个工艺参数库，能根据被加工工件的材料、加工余量等自动确定切削用量、选取加工刀具及设定加工条件，它不但需要积累大量工艺数据，还必须具有某种学习功能及推理能力。通常将其与故障诊断专家系统联系在一起，建立一个综合专家系统，以提高系统的可靠性及诊断维修性能。
4．神经网络诊断
神经网络（ANN）具有联想、容错、自适应、自学习和处理复杂多模式等特点。将被诊断系统的症状作为网络输入，所得到的故障原因作为网络输出，且将经过学习所得到的知识以分布的方式隐式地存储在网络上，每个输出神经元对应一个故障原因。目前常用的算法有误差反向传播（BP）算法、双向联想记忆（BAM）模型和模糊认识映射(FCM)等。
5．多传感器信息融合技术
多传感器信息融合就是充分合理地选取各种传感器，提取对象的有效信息，把空间或时间上的冗余信息或互补信息依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述，由此获得比各组成部分的子集所构成的系统更为优越的性能。
利用多传感器对CNC进行诊断能大大降低误判率、漏判率，提高诊断准确度。先对同一层次的信息进行融合，获得更高层次的信息，再汇人相应的信息融合层次，这样从低层至顶层对多元信息进行整理合并，逐层抽象，从而取得比单一传感器更准确更具体的诊断结果。神经网络可用于多传感器信息融合。
6．智能化集成诊断
将传感器信息融合与人工智能技术、ANN技术相结合，建立集监测、诊断为一体的智能集成系统，是CNC故障诊断的新方向。该系统能充分利用经验知识、状态知识、物理知识等进行诊断推理，结合多种故障信息（征兆信息、状态监测信息等）进行综合诊断，实现实时监测与诊断。它提高了智能诊断与决策水平和CNC机床诊断的自动化程度。
三、结束语
数控技术是集计算机技术、自动控制技术、测试技术和机械制造技术为一体的综合性高新技术，它将机械装备的功能、可靠性、效率、质量及自动化程度等提高到一个新的水平。数控机床故障诊断及维护在内容、手段和方法上与传统机床有很大的区别，具备数控机床故障诊断技术是正确使用数控机床的基础。
参考文献：
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赵中敏，韩服善．容错技术在数控机床应用的研究与应用．组合机床与自动化加工技术，2003，(10).