基于人工智能的数控机床故障诊断研究

刘瑞已

(湖南工业职业技术学院，湖南 长沙 410208)

0 引 言

数控机床故障诊断主要包括主机故障、电气控制系统故障2大类，前者指数控机床内部工作系统故障，如机械故障、冷却故障、排屑故障、液压故障、气动故障、防护故障等多种，发生故障时会影响数控机床整体运行情况。后者是数控机床内部元器件故障，对于这2种类型的故障，传统维修和养护方法属于事后控制，无法有效解决，需要利用人工智能技术进行事前预防和事中控制以实现机器智能更好地发展。基于人工智能的数控机床故障诊断系统主要分为专家系统、人工神经网络系统、模糊集理论等。

1 数控机床故障诊断研究概述

早期关于数控机床的故障诊断方法单一，工作人员一般通过感觉器官对数控机床内部构建中的单元线路的各种情况进行观察和分析，考虑到数控机床故障类型和性质的复杂，现有的数控系统自我诊断能力还无法对系统全部功能进行测试，通过单一的报警信号分析故障原因是非常困难的。为了有效解决此问题，人们研发设计了新的诊断技术，数控机床故障诊断也随着故障诊断技术的发展得到了有效解决，且在后期设备管理和维修中越来越深入，我国当前在机床故障方面的研究还不够深入，随着后期设备故障诊断技术和初级故障诊断技术的研究，故障诊断技术已经被应用到了各行业、各领域中，尤其是在数控机床故障诊断方面，研究成果丰富。

2 数控机床故障诊断应用方法

2.1 直观法

维修人员可以利用自身感觉器官来预测数控机床故障发生时各种声音、光色、气味的异常问题，以此分析数控机床系统各个模块和线路是否存在烧毁、损伤的问题，便于准确把握故障问题。

2.2 CNC系统自诊断法

数控系统具备自我诊断特点，其可以作为数控系统性能测试的主要指标数据，数控系统可以通过实时监控数控系统自我诊断运行状态，系统如果存在异常情况系统会自动报警，或者通过发光二级管显示故障原因、故障模块，该方法也是故障诊断中一种简单直接的方法。

2.3 功能程序法

功能程序法主要解决功能应用中的问题，其可以自动返还一个制定数据值，并通过其他程序进行功能调用，对于当前复杂的数控机床故障而言，采用功能程序法可以根据故障问题解决需要固定功能程序，以此在特定范围内检测出各种问题，对此将其应用在数控机床故障诊断中可以准确得出故障出现的位置和原因。

2.4 模块交换法

模块交换法主要针对于总结故障的原因而使用的一种方法，利用印刷线路板、模板、集成电路芯片、元件将数控机床设备中的各种异常构建替换掉，一般主要将其中功能相同或者单元模块相同元件进行替换，以此了解故障出现变化的原因。

2.5 原理分析法

根据系统构成原理，从系统工作原理进行分析，并从逻辑关系角度判断电路故障异常点的逻辑电平和参数，以此推断出故障部位的一种方法，该方法对维修人员专业知识有着严格的要求。

2.6 PLC程序法

需要根据PLC报警信息，分析PLC程序，以此对应模块程序，分析系统相关元件中的逻辑状态，以此分析故障原因。

2.7 其他方法

对于上述的故障诊断方法外，也可以使用指标权重法、测量法、观察法、局部控制等方法进行故障检测，且在维修过程中也可以将以上方法结合使用，以此有效判断故障、解决故障。

3 基于人工智能的数控机床故障诊断

3.1 专家系统

(1)专家系统基本原理。专家系统是指在固定范围内采用专家知识和验证方法对复杂问题进行处理的一种人工智能计算机程序，其主要由专家系统组成基本结构，即知识库和验证系统。前者主要存储问题解决相关知识，后者主要利用前者去解决实际问题。一般工程师和行业专家负责构建知识库，通过系统知识处理方法将知识存放在知识库中，为用户系统获取知识数据提供便利。

(2)专家系统基本结构。专家系统中含有一定量的权威知识，其需要采取科学的策略，整合专家知识，确保各种复杂问题的有效解决，其可以有效解决各种复杂问题。该系统保存效果好，不受环境因素的影响，随着专家系统的发展，其已经成为人工智能系统中应用最为频繁的领域。

3.2 数控机床故障诊断专家系统

故障诊断专家系统具体主要分为故障监测、故障分析、决策处理3方面，其具体的功能模块作用如下所示：第一，数据库。数据库中存储的主要是监测系统状态数据、测量数据等，从以上数据中可以看出监测系统的稳定状态，且数据库也可以根据需要进行离线分析；第二，知识库，知识库主要为了使用和管理的一种知识集合体，知识库具体包括2方面内容：①系统问题：主要对系统及系统运行中出现的故障进行分析，比如故障原因、故障现象、故障变化的经验数据、故障发生的条件；②系统中设备仪器故障诊断专家经验。此外，知识库还包括系统规则，该规则主要是系统因果关系的逻辑法则，其规则可以有效反应出对象系统知识库在故障诊断上的解决情况。

知识库的管理：建立知识库，需要根据具体的运行情况和知识获取程序结果来调整知识库，以此对知识库进行检验。

人机接口系统：其可以根据系统运行中的故障情况对系统进行优化改进，或者将故障的变化情况输入知识库模块中，调整知识库，通过人机接口启动解释系统工作。

推理机制：在依靠数据库和知识库的前提下，科学运用规则，以此快速准确的获取故障源。

解释系统：可以根据诊断结果来确定知识的推理过程，以此解释信息获取的重要性，解释系统可以有效显示专家系统特色，将程序设计者的思想有着的展示给用户。

控制部分：控制部分可以对各功能模块进行调整，注重在时间顺序上进行改变。总之知识库和数据库属于在线诊断系统，知识库中的数据主要是故障数据，且数据库可以在离线诊断时自动存储故障数据，该数据有显著的人为检测特点。人机接口系统可以为知识库运行提供实时机制，或者提供故障发生时刻的事实数据。

3.3 人工神经元网络诊断

(1)神经元网络诊断形成。基于神经元网络的故障诊断不用建立模型就可以直接解决非线性问题，其通过样本数据的输入和输出直接可以自学和自计算。神经元网络诊断也是在元学习的基础上进行的，一般情况下，神经网络且在网络中也可以将信息以分布式方法存储，该存储方式促使神经元网络信息处理和计算机完全逻辑规则运算方法不同。此神经元网络中的神经元是独立的信息处理单元，其可以将各种信息进行独立运算，并独立传输后进行集中处理，其运算规则需要根据物理学、神经生物学、心理学进行确定。此外，神经元网络也可以将各种分散、模糊的信息通过联想勾勒出一个完整和清晰的数据图像，当某一局部网络发生故障时可以自动恢复，其主要是因为网络具有联想记忆的功能。且神经元之间也可以根据外界环境不断变化，该过程也是神经元学习的过程，这种学习既可以主动也可以被动，其和传统的符号处理方法是完全不同的，一般需要先设定某一个人工神经元网络，在已有的神经元网络拓扑结构下，通过连接或者权值自己确定学习规则，并得出运算规则，最终自动形成神经网络，以此处理各种信息。在神经元网络的基础上建立专家系统时，机器可以自学、自行组织，相比较于传统的专家系统建立方法是一种有效解决新问题的途径。

(2)神经元网络数控机床故障诊断。神经元网络可以将自动学习的新知识存储在网络系统中，通过数学思想方法对其进行结构化模拟，将人脑中的解决思路通过网络模型直观的反应出来。对于神经元网络具备的联想容错、识别、适应、学习等优点可以将其应用在多模式故障系统中。

(3)此其可以有效解决数控机床故障问题，并确保故障诊断的精准和完整，其也会是数控机床故障诊断发展的新路径。对此，人们可以在后期将神经元网络和专家系统结合起来有效解决数控机床故障诊断问题。

4 数控机床故障诊断的未来发展方向

数控机床是一种较为复杂的非线性系统，其故障问题主要是各种自然因素和人为操作导致的，对此需要从人工智能方向来研究故障诊断，研究各种故障诊断技术和方法，对于未来的数控机床故障诊断发展方向可以分为以下几种情况：①科学分析、整合、应用各种片面、零散的数控机床信息，以此得出系统化的信息融合策略和处理技术、知识方法、诊断经验等；②对于当前数控机床的复杂化、集成化、自动化发展特点和数控机床的可持续工作能力、可靠、可用性能的提高，需要综合运用多种智能技术方法、系统诊断技术，并加强研究；③对于专家系统知识获取的局限性还需要提高专家系统的自调整、自学习能力，比如各种在线诊断技术、多传感器技术；第四，对于故障诊断的复杂多变特点，需要有效解决故障诊断作业问题。

5 结 语

总之，数控机床故障诊断是一项操作难、维修难的工作，考虑到数控机床的安全性需要科学应用专家系统、神经元网络等人工智能来分析故障问题、得出故障原因，以此得出人类专家经验知识的设备与系统故障诊断技术，为解决数控机床故障诊断问题提供依据。