基于物联网的菲迪亚系统数控机床远程维护策略

吴攀

四川成飞集成科技股份有限公司 四川 成都 610091

引言

物联网技术的兴起与发展，使得传统工业制造领域面临了新的挑战与机遇。在众多受益于物联网的工业领域中，数控机床制造业可以说是其中的瑰宝。因其精确、高效的特点，数控机床广泛应用于各个行业[1]。然而，这种高度复杂且昂贵的设备，一旦出现故障，将导致生产过程的中断，给企业带来巨大损失。因此，如何有效地维护数控机床，成为工业领域关注的焦点。

1 物联网技术与菲迪亚系统数控机床概述

1.1 物联网技术

物联网是互联网、传统通信网络等信息载体与互联网的延伸和扩展，其基本理念是通过信息传感设备如射频识别设备、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等，对任何物品进行连接，进行信息交换和通信，以实现物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网技术在许多领域都有广泛的应用，例如智能家居、智能交通、智能农业、工业4.0等，其目标是通过实时数据的获取、处理和分析，实现对物品和环境的智能管理和控制[2]。

1.2 菲迪亚系统数控机床

菲迪亚系统数控机床是一种具有高精度、高效率的先进制造设备，广泛应用于航空航天、汽车制造、模具制造等领域，其主要特点是利用数字化技术对机床进行控制，以实现自动化生产。而其核心就是数控系统，也就是菲迪亚系统，是一种基于电脑数值控制技术的先进数控系统，它的特点是具有强大的功能、高精度的控制和便捷的操作界面。菲迪亚数控系统通过对工件的加工过程进行精确的数字化模拟，可以实现对机床的精确控制，从而提高生产效率，保证产品质量。菲迪亚系统主轴如图1所示。

图1 菲迪亚系统主轴

2 基于物联网的菲迪亚系统数控机床远程维护关键技术

2.1 数据采集与预处理

物联网技术通过连接各类感知设备进行数据采集，从而获取菲迪亚系统数控机床的实时运行数据。数据预处理步骤主要包括数据清洗、数据转换和数据规约等，以便后续分析使用。以下表格为一次数据采集与预处理的例子。

通过对表1的分析，可以看出数据预处理步骤能有效将原始数据转化为适合分析的数据格式。例如，数据清洗步骤将温度和压力数据中的单位符号去除，使其变为纯数字格式；数据规约步骤将电流数据进行了四舍五入，简化了数据的复杂度；数据转换步骤则将振动数据进行了量纲变换，使其符合常见的数据分析模型的输入要求。

表1 数据采集与预处理样本

2.2 数据传输与网络通信

数据传输是物联网技术的核心环节，它需要保证数据的实时性、准确性和安全性。网络通信则是实现数据传输的主要方式，包括有线通信和无线通信两种。以下表格为一次数据传输过程的例子。

通过对表2的分析，可以发现无线通信的延时一般较高，而有线通信的延时较低。这说明在追求数据传输实时性的场景中，有线通信可能是更优的选择。

表2 数据传输样本

2.3 数据存储与管理

存储和管理菲迪亚系统数控机床的运行数据是物联网技术在远程维护策略中的重要环节。合理的数据存储和管理策略能够有效保证数据的安全性和可用性。以下表格展示了一次数据存储与管理的例子。

根据表3，可以观察到云服务器的优势在于可以实现远程访问和高效处理，而本地数据库则更侧重于数据的安全和稳定性，数据的存储方式选择需要根据具体应用场景进行。

表3 数据存储与管理样本

2.4 数据分析与故障预测

通过对菲迪亚系统数控机床的运行数据进行分析，可以预测可能出现的故障，从而提前进行维护，避免生产损失。以下表格展示了一次数据分析与故障预测的例子。

对表4的分析表明，通过监控菲迪亚系统数控机床的运行温度、压力和电流等参数，当这些参数超过一定阈值时，可以预测出可能出现的故障，提前采取维护措施，避免故障对生产造成影响。

表4 数据分析与故障预测样本

3 基于物联网的菲迪亚系统数控机床远程维护策略

3.1 实时监控

实时监控就是通过采集并处理设备运行的各种数据，包括设备运行状态、运行参数以及生产数据等，对设备进行全方位的实时监控，以确保设备的正常运行。设备的实时监控需要通过安装在设备上的各种传感器进行，传感器可以监测设备的各种运行参数，如温度、压力、振动、声音等，这些参数的变化往往可以反映出设备的运行状态[3]。另一方面，实时监控策略需要一个高效、稳定的数据传输和处理系统，以确保数据能够实时、准确地传输到远程服务器，并进行实时的分析和处理，这需要依靠高速的网络传输技术，以及高效的数据处理技术，如大数据处理、流数据处理等。例如，在一次实际运行中，维护人员通过实时监控发现设备的工作温度在凌晨4点突然上升到45℃，这超过了设备的正常工作温度范围（通常为20-40℃）。这个数据的异常情况引起了维护人员的注意，他们立即通过远程操作将设备的工作频率调低，以降低设备的工作温度。通过这次及时的维护操作，设备的温度在凌晨4点30分降低到了正常的范围，从而避免了设备因过热而损坏，保障了生产的正常进行。

3.2 故障诊断

故障诊断策略的目标是通过对设备运行数据的深入分析，确定设备的故障类型和故障原因，为维护决策提供依据[4]。故障诊断需要依赖于一些先进的数据分析技术，如机器学习、模式识别、数据挖掘等。通过这些技术，可以对设备的运行数据进行深入的分析和处理，发现数据中的规律和模式，从而确定设备的故障类型和故障原因。在故障诊断过程中，需要考虑设备的运行环境、运行状态及设备本身的特性等因素，这需要依赖于对设备的深入理解和专业知识。同时，通过对设备故障的深入分析，可以对设备的设计和使用提供反馈，不断优化设备的性能和使用寿命。

3.3 预测性维护

基于物联网进行菲迪亚系统数控机床远程维护工作时，首先需要利用物联网技术进行大数据采集。每一个操作，每一个参数，每一个变化，都会被物联网设备实时采集并储存，这为预测性维护提供了大量的原始数据。然后，通过机器学习和大数据分析，从这些原始数据中提取出有价值的信息[5]。通过对机床的运动精度进行持续监测，可以预测出何时机床的某一部分可能会因磨损而需要更换。通过提前预测并解决问题，可以避免机床突然出现故障，从而大大提高生产效率。例如，维护团队发现在一台菲迪亚系统数控机床上，每当振动频率达到60Hz，且持续时间超过1小时，设备就会在接下来的24h内发生故障。有了这个发现，维护团队就可以在实时监控中设置报警阈值，当振动频率达到60Hz，且持续时间超过1小时时，系统就会自动报警，提示维护人员需要对设备进行检查和维护。

3.4 自主维护

应用物联网技术使机床具备自我诊断的能力，这需要在机床中嵌入先进的传感器和控制器。传感器可以实时监测机床的各种运行参数，如温度、振动、声音等，并将这些信息传递给控制器。控制器则可以根据这些信息，诊断出机床是否存在问题，以及问题的可能原因。然后，想要机床具备自我修复的能力，就需要在机床中安装一些可编程的执行器，这些执行器可以根据控制器的指令，自动进行一些基本的维护操作，如调整运行参数，或者自动润滑某些零部件。最后，应用自主维护策略还需要机床具备一定的智能决策能力，这可能需要引入人工智能技术，让机床可以根据历史数据和当前情况，做出最优的决策。

4 结束语

综上所述，物联网技术在菲迪亚系统数控机床远程维护策略中的应用有着极其广阔的前景，通过实时监控、故障诊断以及智能优化等一系列策略的应用，大大提高了菲迪亚系统数控机床的运行效率和使用寿命，对工业生产效率的提升具有重要意义。而随着物联网技术的不断深入和发展，未来可能会有更多的自动化、智能化的维护策略被开发出来，使得菲迪亚系统数控机床的维护工作更加简单、便捷和高效。