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數控加工中心是數字控制加工中心的簡稱,是一種裝有程序控制系統的自動化加工中心,廣泛運用于各種行業的生產加工中。隨著制造系統的規模與結構性復雜性迅速增長,數控加工中心控制系統也面臨著越來越多的故障問題。一旦數控加工中心出現故障,就將影響加工的效率和準確度。
針對數控加工中心的故障診斷問題11],學界已經開展了卓有成效的研究工作。文獻[2?3]采用了故障樹分析方法,對數控加工中心的故障進行診斷。但在構建故障樹時的工作量相當繁重,難度也較大,不能夠及時判斷并解決故障問題。文獻[4]采用了粗糙集和證據理論的研究方法,提出了一種智能故障診斷方法。但該方法過分依賴自身知識庫,且對數據噪聲過分敏感。文獻[5,6]則采用了人工神經網絡的分析方法,模仿人類專家的聯想和直覺,為數控加工中心故障診斷提供了一條新的路徑。然而其理論尚未完善,目前還不能夠達到人類專家的水準,因此該方法可靠性較低。
然而在數控加工中心可能出現的故障[7'8]中,由限位傳感器等引起的故障是最致命的,有可能導致整個加工中心的破壞,甚至更加嚴重的后果。數控加工中心所進行的任何工作,都必須在確保安全的條件下進行,因此保證數控加工中心每一軸限位傳感器的正常工作是首要任務。而?<5時網[9]是研究離散事件動態系統的一種很重要的工具,一些學者™就運用了 Petri網對柔性制造系統進行建模和分析[1112],而數控加工中心是柔性制造系統中的一部分,因此將Petri網理論與數控加工中心控制系統相結合,能夠簡潔、深刻的刻畫出數控加工中心控制系統各個部分的動態性質。
為此,本文首先根據數控加工中心各單元之間的運行邏輯和動態特性,采用分塊建模的思想,建立數控加工中心控制系統的Petri網模型;然后根據各故障類型的行為特征,采用不可觀變遷模擬故障,獲得該系統的故障Petxi網模型;最后提出相應的故障診斷算法,來判斷數控加工中心是否發生的故障,并推理出發生故障的元件。并且全文中以一個四軸聯動橋式切割機為例子,將文章中的方法加以使用和驗證。與文獻[2?3]相比,本文中采用構建標簽Petri網模型的方法,對系統中所有信號貼上標簽,通過觀察標簽序列來判斷是否有故障發生;與文獻[7?8]相比,本文針對所有由傳感器信號引起的故障類型,采用不可觀測變遷模擬故障,建立了故障Petri網模型,最終根據該模型得到了相應的故障診斷算法;而與文獻[11?1.2]對比,本文對數控加工中心控制系統內部的各個工作單元進行建模,能準確判斷發生故障的元件。
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結束語:
本文首先對數控加工中心控制系統進行了 Petri網建模,然后針對該系統可能由傳感器所引起的故障類型,添加故障變遷,從而獲得了該系統的故障Petri網模型,并再利用該系統內的信號,針對這些故障類型提出了相應的故障診斷方法,從而能夠判斷系統出現故障的原因??紤]到已有相應的故障診斷算法,因此在接下來的研究中可以通過編寫相應的上位機軟件,使其不僅能夠實時監控加工中心的狀態,還能在故障發生時及時正確的判斷故障的原因,并給出相應的解決方案。
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