一种数控机床健康诊断方法技术

本发明专利技术属于自动化设备预测维护领域，涉及一种数控机床健康诊断方法。本发明专利技术采用的Zigbee节点完成对振动、温度等参数的检测功能，并上传到zigbee网关。Zigbee网关将检测到的数据传到云服务器进行数字信号处理、数据挖掘与分析处理。云服务器对以上数据进行训练测试后，得到健康度模型。云服务器将健康度模型传送给Zigbee网关。时钟电路可同步系统时间并在记录数据时记录时间。对于数控机床的在线预测性维护而言，提供了最快速最精准的预测性维护信息。预测性维护报警阈值选择恰当，可根据健康度情况改变振动信号采样频率，使健康度较低时系统得到更多的频域数据信息以利于监控与分析。

A method of health diagnosis for CNC machine tools

【技术实现步骤摘要】
一种数控机床健康诊断方法
本专利技术属于自动化设备预测维护领域，涉及一种数控机床健康诊断方法。
技术介绍
数控机床的性能和可靠性是至关重要的，它决定了数控机床的使用寿命及工作效率，当前对于数控机床的维修大多采用事故维修和计划性维修的方式进行维护，“事故维修”方式使用设备直到发生故障,然后维修，如遇突发性事故,可能会造成巨大损失。定期维修维护方式是以在设备不运转的静态情况下进行的,存在以下不足之处：不工作情况下的设备状态和运行中差别很明显,影响判断精确度。由于是定期检查和维修,设备状态即使良好时,按计划仍需进行试验和维修,造成人力物力浪费。目前正在发展以状态监测(通常是在线监测)和故障诊断为基础的状态维修，专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息,采用所掌握的关于设备的知识和经验,进行推理判断,找出设备故障的类型、部位及严重程度,从而提出对设备的维修处理建议。
技术实现思路
本专利技术对数控机床布设无线传感器网络，监控运行参数，进行数据采集，并根据历史数据，学习出健康度模型。对数控机床进行在线监测，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数控机床健康诊断方法，其特征在于，步骤如下：/n第一步，云服务器将振动传感器节点采集到的振动数据进行FFT变换处理，得到800-1800Hz、1800-2800Hz、2800-3800Hz的频谱平均值；/n根据频段的频谱平均值、温度的相应历史数据情况下，得出相关频段的频谱平均值、温度与设备工作状态关系的回归系数；/n1.1建立数据向量/nx＝(x

【技术特征摘要】
1.一种数控机床健康诊断方法，其特征在于，步骤如下：
第一步，云服务器将振动传感器节点采集到的振动数据进行FFT变换处理，得到800-1800Hz、1800-2800Hz、2800-3800Hz的频谱平均值；
根据频段的频谱平均值、温度的相应历史数据情况下，得出相关频段的频谱平均值、温度与设备工作状态关系的回归系数；
1.1建立数据向量
x＝(x(1),x(2),x(3),x(4))
其中，x(1)为800-1800Hz的频谱平均值，x(2)为2800-3800Hz的频谱平均值，x(3)为2800-3800Hz的频谱平均值，x(4)为设备温度平均值；
1.2建立系数向量w＝(w(1),w(2),w(3),w(4))其中，w(1)为800-1800Hz的频谱平均值系数；w(2)为2800-3800Hz的频谱平均值系数；w(3)为2800-3800Hz的频谱平均值系数；w(4)为温度系数；
1.3xi为第i个训练数据向量，yi为xi的类标记；yi为-1时表示设备故障，为+1时表示设备正常，N为训练数据数目；
求几何间隔最大的分类超平面，问题表示为下面的约束最优化问题：



S.tyi(w.xi+b)≥1-ξi
ξi≥0i＝1，2，...N
C为惩罚系数，ξi为松弛变量；
设约束最优化问题问题的解为w*，b*；
通过将原始问题转化为对偶问题，使用KKT条件，求对偶问题的最优解，可得：






其中α*为为拉格朗日乘子向量中对偶问题的解；
第二步：
2.1数控机床健康度：
数控机床健康度J为0-1之间的数，值越大越接近于1表示工作状态越健康；值越小越接近于0表示工作状态越不健康，出现故障的可能越大；
通过以下步骤可求出数控机床健康度J：









其中x0为由专家标定的工作正常数控机床数据向量，xc为在线监测得到的当前数控机床数据向量；
L0为标定数控机...

【专利技术属性】
技术研发人员：王云良，楼竞，庄岳辉，王志骋，
申请(专利权)人：常州机电职业技术学院，江苏大备智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32