远程故障诊断与服务系统关键技术的研究

重庆大学硕士学位论文远程故障诊断与服务系统关键技术的研究姓名：洪伟申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：王勇勤20050501重庆大学硕士论文中文摘要I摘要机床特别是现代的数控机床是集机械制造技术和计算机、液压、气动、传感检测、信息处理和光机电等技术于一体的机电一体化产品，具有高效率、高质量、柔性好等特点，适合未来制造要求。数控机床是各企业加工线上的关键生产设备，如果设备发生故障，而维修又跟不上，它的长时间停机将给生产带来巨大的损失。这就要求设备制造企业对其售出产品能够提供良好的技术支持和及时、灵活的诊断和维修服务，随着网络技术的发展，远程故障诊断与服务系统能很好的解决上述问题。本论文来源于重庆大学承担的贵州险峰机床厂的实际科研课题。论文根据贵州险峰机床厂的实际情况和要求，结合当今远程故障诊断技术在国内外的发展状况，详细论述了远程故障诊断与服务系统及其涉及的几个关键技术。本论文首先从整个远程故障诊断与服务系统的体系结构入手，着重分析了系统的框架结构、系统的网络结构和系统的软件平台。接着重点研究了远程故障诊断与服务系统的核心内容，信号分析与故障诊断子系统所涉及到的信号采集、分析及预处理技术与故障诊断专家系统两个方面的内容，其中前者研究的主要内容是数据采集技术、信号分析技术和信号滤波技术的原理、方法、实现及其在系统中的应用，而后者研究的主要内容是基于人工神经网络的故障诊断技术的原理、方法、实现及其在系统中的应用。而论文的最后部分按照软件工程的设计规范，对该远程故障诊断与服务系统进行总体设计及其子系统的设计，设计的内容包括：功能模块和子系统的划分，子系统的流程图设计及其实现。该系统的实际运行不仅能够提高企业的故障诊断等相关服务水平和相关信息的管理水平，而且从某种意义上来说提升了企业形象，对企业的长远发展有着非常积极的作用。关键词：故障诊断，远程诊断，信号处理，专家系统，神经网络重庆大学硕士论文英文摘要IIABSTRACTMachinetools,especiallytheNumericalControl(NC)machinetools,isakindofmechanicelectronicproductwhichisintegratedwithmachinemanufacturingtechnology,computertechnology,fluiddrivetechnology,airdrivetechnology,moderntestingtechnology,informationprocessingtechnologyandartificialintelligenceetc.Itischaracterizedbyhighefficiency,qualityandflexibilityandsuitsfuturemanufacturingrequirements.NCmachinetoolsisthekeyequipmentsofproductlinealmostineveryenterprise,ifthefaultshappensandnomaintenanceserviceisontime,itslongtimeoutofworkingwillleadtoagreatloss.Thisrequirestheenterprisesproducedthosemachinetoolsprovidingrapidfaultsdiagnosisservice,flexiblemaintenanceserviceandtechnicalsupports.Alongwiththedevelopmentofnetworktechnology,remotefaultdiagnosisandservicesystem(RFDSS)canresolvetheproblemwell.ThispapercomesfromthepracticalresearchprojectofGuizhouXianfengMachineToolsfactoryassumedbyChongqingUniversity,accordingtotherealityofGuizhouXianfengmachinetoolsfactoryatpresent,requirementsofrelatedengineersandcombinedwithpresentsituationofremotefaultdiagnosistechnology,thispaperdealswithRFDSSanditsseveralrelatedkeytechnologies.Atfirst,thispaperisanalyzedthesystemframework,systemnetworkstructureandsystemsoftwareplatformfromthewholesystemstructureoftheRFDSS.AndthenthispaperstudiesthesignalanalyzeandfaultdiagnosischildsystemofRFDSS,thechildsystemcontainstwodifferentcomponents,oneissignalsampling,analyzingandpreprocessingsystem,theotherisfaultdiagnosisexpertsystem.Thecontentofthisstudyintheformercomponentisthetheories,theoreticalarithmeticanditsrealitiesofsignalsamplingtechnology,signalprocessingtechnologyandsignalfiltertechnology,whilethecontentofthisstudyinthelateristheories,theoreticalarithmeticanditsrealitiesoffaultdiagnosistechnologybaseontheartificialneuralnetworkandilluminatedbythetruesamples.AndthelastpartofthispaperilluminatestheintegrateddesignandchildsystemdesignofRFDSSaccordingtobasicdesigncriterionofsoftwareengineering;thecontentofthisdesignincludesdivisionofthefunctionmodulesandthechildsystem,designofflowchartofthechildsystemanditsimplements.ThepracticalrunningoftheRFDSScanraisefaultdiagnosisanditsrelatedservicelevelandrelatedinformationmanagementlevel,anditcanimproveenterpriseimage重庆大学硕士论文英文摘要IIIfromtheviewofsomemeanings,andithasveryimportantandpositiveeffectforcontinuousdevelopmentoftheenterprise.Keywords:Faultdiagnosis,Remotediagnosis,Signalprocessing,Expertsystem,Neuralnetwork重庆大学硕士论文1绪论11绪论1.1机床设备远程故障诊断概述机床设备不仅是现代化企业的重要物质基础，而且与企业的现代运营有着密切的关系，如提高企业的生产力、提升产品的质量、降低产品的成本、节省企业的资源以及提高企业的综合效益[1]。机床特别是现代的数控机床是集机械制造技术和计算机、液压、气动、传感检测、信息处理、光机电等技术于一体的机电一体化产品，具有高效率、高质量、柔性好等特点，适合未来制造要求。由于数控机床是机电一体化的高技术产品，因此一方面提高生产效率和产品的质量，另一方面又给设备的维护带来了困难[1]。数控机床是各企业加工线上的关键生产设备，如果因为操作不当等发生故障，而维修又跟不上，它的长时间停机将给生产带来巨大的损失。为了将这种损失减少到最低，一方面必须提高生产设备的可靠性，另一方面可以通过尽量缩短设备故障诊断和维修时间来实现。生产设备的可靠性不论有多高，其发生故障都是不可避免的，因此用户最关心的还是在设备出现故障征兆信号时如何提前进行诊断以及发生故障之后如何进行及时维修等。这就要求设备制造企业对其所生产的设备及售出产品能够提供快捷的服务和技术支持，并能对故障设备提供及时、灵活的诊断和维修[1]。从上世纪六十年代美国国家宇航局成立机械故障预防小组开始，到现在故障诊断技术的主要经历了三个阶段的发展，即频谱仪分析仪阶段、单机状态监测诊断阶段和网络分布式状态监测诊断阶段[15]。①频谱仪分析阶段：在此阶段的设备故障诊断主要是通过磁带等记录设备的振动信号，然后将采集到的振动信号通过回放设备输入到专用的频谱分析仪器中进行功率谱、幅值谱的分析。最大的缺点是功能固定，扩展性差，由于使用专用仪器，因此设备昂贵，利用率低。②单机状态监测诊断阶段：在此阶段，从设备状态信号的采集、信号分析等均由计算机来完成，采用的方式包括离线监测和在线监测两种。在分析方法上，出现的很多信号的分析处理方法，包括早期的信号时域和频域分析技术，到现代的全息谱分析技术、小波分析技术和模式识别技术等③网络分布式状态监测诊断阶段：在此阶段故障诊断技术主要是充分利用企业现有的Intranet/Internet网络资源，将单机的监测故障诊断系统连接成网络分布式状态监测诊断系统。监测的信号不再仅限于振动和轴的位移等，而扩展到了包括温度、声音、压力、电流等信号。重庆大学硕士论文1绪论2随着网络技术的发展，基于网络的故障诊断系统的出现很好地解决了上述问题。基于网络的故障诊断系统就是利用计算机网络让故障诊断专家系统通过网络获取机床的异常或故障资料并对其进行分析，得出可能的异常或故障原因后，再通过网络及时地反馈得到的诊断结果，供制造企业的工程技术人员和设备维修人员参考[1]。远程故障诊断与服务系统的主要作用是科学管理、维护设备以及指导设备的高效维修，从系统的主要功能上可以划分为信息服务、数据采集、分析和故障诊断三个部分。远程故障诊断与服务系统是通过各种传感器将能反映监测设备当前工作状况的参数（如声音、振动、温度、压力、流量、时间等）进行采集，然后将采集的数据存入计算机由计算机软件对故障数据进行诊断和分析。系统的关键是获取故障设备过去和现在运行中或基本不拆卸的情况下的状态量，判断有关异常或故障的原因，从而指导设备的高效维护。远程故障诊断与服务系统涉及传感及测试技术、电子学、信号处理、识别理论、计算机技术以及人工智能专家系统等多门基础学科，是对这些基础理论的综合应用。1.2国内外研究现状1.2.1国内现状我国在机械故障诊断技术方面的研究和应用相对较晚，二十世纪八十年代才开始着手组建故障诊断的研究。天津大学从1982年起研究齿轮传动、轴承、齿轮箱、切削过程等方面的诊断与监控技术，成果有：设备的智能诊断与预测维修，系统设备在线自动报警与保护，通用监控系统动态测试与信号分析系统模态分析系统。华中理工大学研究开发的汽轮发电机组诊断专家系统、钢丝绳诊断系统。西安交通大学旋转机械故障诊断RB-20，用于炼油行业。国防科技大学望远号远洋考察船的在线监控与故障诊断系统。哈尔滨工业大学的二十万Kw汽轮发电机组诊断系统等[12-15]。1.2.2国外现状欧美等发达国家和地区已将设备故障诊断与状态监测技术广泛应用于航空、航天、军事、冶金、矿山