一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法及装置，结合机床进给轴在匀速运动状态下进给轴电机的负载电流与负载转矩成正比，且机床不受惯量的影响，负载转矩约等于摩擦转矩的特性，根据机床各进给轴基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型，计算得到机床各进给轴的当前摩擦参数，与机床在健康状态下运行时所述机床各进给轴的健康摩擦参数分别进行比较，基于比较结果判断机床是否发生故障。不需要依赖于外接传感器和相应的数据采集装置，仅需要获取数控系统内部的电控数据即可实现健康监测，成本低；不需要大量的数据样本，无训练过程，占用资源小。

【技术实现步骤摘要】
一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法及装置
本专利技术属于数控机床
，更具体地，涉及一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法及装置。
技术介绍
数控机床作为一种高效率、高精度、高自动化的加工设备，在制造业中具有十分重要的地位。数控机床的应用范围越来越广泛，包括航空航天、汽车、核电、医疗机械、工程机械等领域。数控机床结构复杂，在性能下降或者发生故障的情况下，导致产品质量下降或无法工作，将会造成巨大的经济损失，甚至造成生产事故的发生。数控机床的健康状态监测，主要是提前预测故障发生的可能，变事后故障处理为事前监测。数控机床故障可以分为数控系统故障、机械结构故障和电气系统故障等，其中数控系统和电气控制系统的故障，包括伺服系统故障、传感器故障、电机故障和电器故障等，机械系统的故障主要发生部位为主轴箱、丝杠副、导轨副、润滑液压系统以及气动系统。数控机床健康状态监测技术已经成为数控机床关键技术，目前数控机床健康状态监测技术多数利用传感器采集机床的运行状态下的数据，再利用数据分析技术提取数据信息来进行机床健康状态的监测。比如利用神经网络或支持向量机等模型对滚珠丝杆工作时的传感器所采集的噪声进行分析，以此判断滚珠丝杆润滑系统是否工作正常；通过分析主轴交流电机转矩数据，实现主轴组件故障诊断和主轴当前运行能力评估；通过恒速轴测试、圆度测试和通用轴测试也能实现对机床进给系统的传动部件故障监测和伺服特性的全面评估。当前多数数控机床健康状态监测方法需要依赖于外接传感器采集相应的数据，这无疑增加了购置传感器带来的成本以及安装传感器和采集处理传感器数据的时间成本。另外，利用神经网络等智能模型的健康监测方法在训练模型时需要大量的样本数据，这对机床使用者来说获取这些样本数据是比较困难的；同时，神经网络等机器学习模型的泛化能力一般较差，对于不同机床或是同一机床的不同时期的预测结果可能出现较大的变化，导致判断错误；再者，神经网络模型的计算量大，需要占用较大的资源。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法及装置，通过对数控机床各进给轴进行摩擦参数辨识，将辨识结果与机床健康状态下的各进给轴摩擦参数进行比较，从而有效判断机床当前的健康状态。为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法，包括：S1：建立机床各进给轴的摩擦参数计算模型；S2：采集所述机床各进给轴在当前运行状态下，基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速；根据所述负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型，计算得到所述机床各进给轴的当前摩擦参数；S3：将所述机床各进给轴的当前摩擦参数与所述机床在健康状态下运行时所述机床各进给轴的健康摩擦参数分别进行比较，若所述机床的任一进给轴的当前摩擦参数与其健康摩擦参数不同，则确认所述机床发生故障；其中，所述健康摩擦参数根据所述机床在健康状态下基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型计算得到。优选地，所述摩擦参数计算模型为：库伦摩擦模型、Stribeck摩擦模型、LuGre摩擦模型中的至少一种。优选地，当所述摩擦参数计算模型为Stribeck摩擦模型时，所述根据所述负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型，计算得到所述机床各进给轴的当前摩擦参数，所采用的公式具体为：其中，v为电机转速，Fc为库伦摩擦力，Fs为最大静摩擦力，vs为Stribeck速度，Fv为阻尼系数，Fc、Fs、vs和Fv为机床各进给轴的摩擦参数；Ff为摩擦力，Tf＝KtI，Tf为机床各进给轴在匀速运动状态下的负载转矩，Kt为电机转矩常数，I为负载电流，h为丝杆导程。优选地，所述若所述机床的任一进给轴的当前摩擦参数与其健康摩擦参数不同，则确认所述机床发生故障，包括：若所述机床的任一进给轴的当前摩擦参数与其健康摩擦参数不同，且与所述健康摩擦参数相比，所述当前摩擦参数的变化幅度大于预设阈值，则确认所述机床发生故障。优选地，所述故障为机床传动系统故障。优选地，所述机床各进给轴的健康摩擦参数预先存储在机床摩擦参数知识库中。按照本专利技术的另一方面，提供了一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测装置，其特征在于，包括：模型建立模块，用于机床各进给轴的摩擦参数计算模型；采集模块，用于采集所述机床各进给轴在当前运行状态下，基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速；处理模块，用于根据所述负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型，计算得到所述机床各进给轴的当前摩擦参数；判断模块，用于将所述机床各进给轴的当前摩擦参数与所述机床在健康状态下运行时所述机床各进给轴的健康摩擦参数分别进行比较，若所述机床的任一进给轴的当前摩擦参数与其健康摩擦参数不同，则确认所述机床发生故障；其中，所述健康摩擦参数根据所述机床在健康状态下基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型计算得到。总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案，结合机床进给轴在匀速运动状态下进给轴电机的负载电流与负载转矩成正比，且机床不受惯量的影响，负载转矩约等于摩擦转矩的特性，根据机床各进给轴基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型，计算得到机床各进给轴的当前摩擦参数，与机床在健康状态下运行时所述机床各进给轴的健康摩擦参数分别进行比较，基于比较结果判断机床是否发生故障。与现有的数控机床健康状态监测方法相比，不需要依赖于外接传感器和相应的数据采集装置，仅需要获取数控系统内部的电控数据即可实现健康监测，成本低；与现有的基于智能模型的监测方法相比，不需要大量的数据样本，无训练过程，占用资源小；只需评估进给系统的摩擦力特性即可实现系统健康监测，泛化能力强，可用于不同型号的各类数控机床的健康状态监测；可用于数控机床进给传动系统的健康状态监测。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的摩擦参数辨识原理示意图；图3为本专利技术实施例提供的机床各进给轴的匀速运动指令信号示意图；图4为本专利技术实施例提供的某型号机床健康状态下X轴基于不同速度进行匀速运动时的摩擦力示意图；图5为本专利技术实施例提供的某型号机床传动系统发生故障的情况下X轴基于不同速度进行匀速运动时的摩擦力示意图；图6为本专利技术实施例提供的某型号机床在传动系统故障修复后X轴基于不同速度进行匀速运动时的摩擦力示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法，其特征在于，包括：/nS1：建立机床各进给轴的摩擦参数计算模型；/nS2：采集所述机床各进给轴在当前运行状态下，基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速；根据所述负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型，计算得到所述机床各进给轴的当前摩擦参数；/nS3：将所述机床各进给轴的当前摩擦参数与所述机床在健康状态下运行时所述机床各进给轴的健康摩擦参数分别进行比较，若所述机床的任一进给轴的当前摩擦参数与其健康摩擦参数不同，则确认所述机床发生故障；/n其中，所述健康摩擦参数根据所述机床在健康状态下基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型计算得到。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法，其特征在于，包括：
S1：建立机床各进给轴的摩擦参数计算模型；
S2：采集所述机床各进给轴在当前运行状态下，基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速；根据所述负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型，计算得到所述机床各进给轴的当前摩擦参数；
S3：将所述机床各进给轴的当前摩擦参数与所述机床在健康状态下运行时所述机床各进给轴的健康摩擦参数分别进行比较，若所述机床的任一进给轴的当前摩擦参数与其健康摩擦参数不同，则确认所述机床发生故障；
其中，所述健康摩擦参数根据所述机床在健康状态下基于不同速度进行匀速运动时各进给轴电机的负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型计算得到。


2.如权利要求1所述的基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法，其特征在于，所述摩擦参数计算模型为：
库伦摩擦模型、Stribeck摩擦模型、LuGre摩擦模型中的至少一种。


3.如权利要求2所述的基于摩擦辨识的数控机床健康状态监测方法，其特征在于，当所述摩擦参数计算模型为Stribeck摩擦模型时，所述根据所述负载电流和转速，以及所述机床各进给轴的摩擦参数计算模型，计算得到所述机床各进给轴的当前摩擦参数，所采用的公式具体为：



其中，v为电机转速，Fc为库伦摩擦力，Fs为最大静摩擦力，vs为Stribeck速度，Fv为阻尼系数，Fc、Fs、vs和Fv为机床各进给轴的摩擦参数；Ff为摩擦力，Tf＝KtI，Tf为机床各进给轴在匀速运动状态下的负载转矩，Kt为...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄德海，杨建中，许光达，陈雨，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42