數(shù)控設備故障預測和健康管理的維修保障系統(tǒng)

王國棟，普遠矚

（北京衛(wèi)星制造廠有限公司，北京 100190）

0 引言

數(shù)控設備是一種規(guī)模龐大、技術復雜的特殊產(chǎn)品，在經(jīng)濟技術水平不斷發(fā)展的情況下，數(shù)控設備的規(guī)模越來越大，給故障檢修工作帶來非常大的難度。為了提升數(shù)控設備運行的穩(wěn)定性，減少數(shù)控設備壽命周期的維護費用，業(yè)內相關研究人員開始對數(shù)控設備的維修保障機制進行全面而細致的探索，旨在提升數(shù)控設備的運行穩(wěn)定性。故障預測和健康管理（Prognostic and healthy management，PHM）技術，能夠精準把控數(shù)控機床的相關部件和系統(tǒng)運行狀態(tài)，對數(shù)控設備進行預計診斷，保證其后續(xù)的運作時間和運作穩(wěn)定性，將全部的故障預測信息整合處理，最終對維修活動進行統(tǒng)籌化管理。

1 故障預測與健康管理技術

數(shù)控設備的故障預測和健康管理技術（以下簡稱PHM）最早起源于美國軍方，是目前數(shù)據(jù)設備管理工作的核心技術之一。該技術能夠對設備進行綜合性的健康管理，同時能夠精確檢測到設備當中的故障。在國外一些發(fā)達國家尤其在美國軍方當中已經(jīng)實現(xiàn)了全面普及應用。隨著該項技術的不斷成熟，該技術開始從軍事領域向其他領域擴展，是未來數(shù)控設備管理工作發(fā)展的主要趨向。

現(xiàn)階段，PHM 技術的相關研究在我國已經(jīng)全面展開，但是研究的深入程度還有待加強，一些研究成果存在一定的片面性，無法滿足生產(chǎn)制造工作的實際需求，在工業(yè)領域當中的應用層次不足。鑒于這種情況，相關工作人員和研究人員在技術應用和研究工作中要對PHM 技術的特點進行深入剖析，明確其具體的運行機制，提升其在工業(yè)領域的推廣價值，使我國的工業(yè)生產(chǎn)能力得到實質性的提升。

2 故障預測和健康管理系統(tǒng)結構

從運行機理上來看，PHM 系統(tǒng)可以監(jiān)測設備運行全過程中產(chǎn)生的全部狀態(tài)信息，并對數(shù)控設備當中的關鍵部件進行受力分析，明確這些關鍵部件的性能退化情況，進而為企業(yè)的生產(chǎn)調度工作和設備保障工作提供決策支持。相關技術人員在使用PHM 系統(tǒng)時要重點關注數(shù)控設備關鍵部件的振動狀況和溫度信息，進行全面的采集和處理[1]。結合性能退化模型、設備精度模型以及設備壽命評估模型等分析手段，將其與人工智能技術深度結合，最終對數(shù)控設備實行全方位的智能保障。

3 數(shù)控設備故障預測和健康管理系統(tǒng)組成及功能

3.1 數(shù)控設備故障預測和健康管理系統(tǒng)的功能

（1）監(jiān)測功能。PHM 系統(tǒng)可以監(jiān)測數(shù)控設備當中的潤滑系統(tǒng)、主軸系統(tǒng)、數(shù)控系統(tǒng)以及其他輔助功能的子系統(tǒng)，使其始終處于穩(wěn)定的運行狀態(tài)當中，并及時上報系統(tǒng)當中出現(xiàn)的故障問題，為數(shù)控設備的穩(wěn)定運行打下初步基礎[2]。

（2）信號采集功能。PHM 系統(tǒng)能夠在數(shù)控設備的溫度傳感器、壓力傳感器等傳感器設備當中采集信息信號，為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工作提供強大的支撐。

（3）故障預測功能。PHM 系統(tǒng)對采集到的數(shù)據(jù)進行綜合分析，對設備當中出現(xiàn)的異常狀態(tài)進行分析，并準確判斷設備各個位置出現(xiàn)故障的可能性，對其進行精確預測。

（4）健康評估功能。PHM 系統(tǒng)的最典型特點就是對數(shù)控設備的狀態(tài)進行綜合評估，詳細分析設備每個環(huán)節(jié)的運行狀況，并在設備出現(xiàn)故障隱患時提出針對性的建議。

3.2 數(shù)控設備故障預測和健康管理系統(tǒng)的組成

PHM 系統(tǒng)的構成可以分為9 個部分，分別是信號采集系統(tǒng)、性能退化模型、壽命預測模型、故障預報系統(tǒng)、專家數(shù)據(jù)庫、子系統(tǒng)和整機性能健康評估系統(tǒng)、數(shù)據(jù)服務器、管理服務器以及管理用戶層。各部分所負責的具體工作如下：

（1）信號采集系統(tǒng)能夠處理數(shù)控設備當中所有子系統(tǒng)的狀態(tài)變化情況和故障信息，在各種傳感器當中提取信息。傳感器當中發(fā)出的信號通過信號采集系統(tǒng)直接輸入到工控機當中進行系統(tǒng)化分析[3]。

（2）PHM 系統(tǒng)的每個性能退化模型都能準確捕捉數(shù)控設備當中各部件的性能狀態(tài)和敏感特征，通過非線性映射的關系表現(xiàn)出來，以此完成設備部件性能退化趨勢的評估和預測。

（3）壽命預測模型參考設備的工作時間、加工參數(shù)等相關信息，與性能退化模型進行合作預測，從而明確當前運行環(huán)境中數(shù)控設備部件的剩余壽命。

（4）故障預報系統(tǒng)能夠按照系統(tǒng)當中設置的非線性閾值和性能退化的具體狀態(tài)，實現(xiàn)故障發(fā)生概率的事先判定。

（5）專家數(shù)據(jù)庫收錄了每一次設備預測和診斷的結果，在工作完成之后數(shù)據(jù)即開始同步傳輸，從而使專家數(shù)據(jù)庫中的知識不斷更新[4]，豐富故障解決方案。

（6）子系統(tǒng)和整機性能健康評估在壽命預測模型、故障預警模型和專家數(shù)據(jù)庫的共同作用下，對數(shù)控設備的整體狀態(tài)進行綜合評估和智能診斷。

（7）數(shù)據(jù)服務器的作用是存儲數(shù)控設備各個部件的信息，并將其進行分類處理，在提供使用便利的同時提升數(shù)據(jù)的安全性。

（8）管理服務器可以調取并使用數(shù)據(jù)服務器當中的數(shù)據(jù)，監(jiān)控設備各子系統(tǒng)的狀態(tài)和性能參數(shù)。

（9）管理用戶層將企業(yè)車間的設備管理工作人員視為系統(tǒng)網(wǎng)絡中的節(jié)點，在遠端得到數(shù)控設備的各類型加工信息和狀態(tài)信息，最終實現(xiàn)對數(shù)控設備的細致化維護。

4 數(shù)控設備故障預測和健康管理維修保障系統(tǒng)工作流程

PHM 系統(tǒng)的工作流程主要可以分為兩部分：一是信息采集故障預測流程，二是設備維修管理流程。這兩個流程又可以細化分為4 個階段，具體內容如下：

（1）設備運行狀態(tài)監(jiān)控和相關信息采集階段。該階段是PHM系統(tǒng)全面運行的基礎性保障，在細致化的信息收集工作和狀態(tài)監(jiān)控工作的保障下，PHM 系統(tǒng)可以得到數(shù)控設備運行的實際信息[5]，明確數(shù)控系統(tǒng)的確切狀況，為數(shù)據(jù)處理工作和故障預測工作提供大量的數(shù)據(jù)支撐。

（2）故障分析階段。在相關信息獲取完畢之后，PHM 系統(tǒng)即開始系統(tǒng)化分析設備當中的故障。系統(tǒng)當中的數(shù)據(jù)處理模塊能夠精確化處理相關數(shù)據(jù)信息，得到專業(yè)的數(shù)據(jù)分析結果。數(shù)據(jù)分析結果中展示了設備實際數(shù)據(jù)與預留數(shù)據(jù)之間的差異，如果二者之間差異過大，表明設備出現(xiàn)故障的概率較大，并對其進行深入的故障診斷。若經(jīng)過診斷之后確實存在故障，系統(tǒng)將會發(fā)出告警信息，并輸出相關的故障信息。

（3）故障預測階段。在故障分析工作完成之后，若未發(fā)現(xiàn)故障，系統(tǒng)工作即進入故障預測階段。PHM 系統(tǒng)在數(shù)據(jù)分析過程中也會產(chǎn)生失誤，故障預測階段就是針對于PHM 系統(tǒng)在數(shù)據(jù)分析過程中存在的疏漏進行再次檢測。即使故障診斷結果表明設備當中不存在故障，但是設備當中依然會存在潛在的故障風險，故障預測能夠精確判斷故障發(fā)生的可能性，并給出相應的檢修意見。

（4）故障維修階段。故障的維修工作比較常規(guī)，維修人員只需對判定存在故障的方面進行針對性維修即可，在維修過程中要生成有參考意義的技術建議，為下一次維修工作提供參考。

5 大型數(shù)控設備故障預測和健康管理維修保障系統(tǒng)的關鍵技術

PHM 技術在大型數(shù)控設備當中的核心技術是信號分析和特征選擇技術。在數(shù)控設備實際運行過程中，其故障產(chǎn)生的原理和變化規(guī)律會發(fā)生一定變化。這種情況下，相關技術人員需要結合故障信號的變化特征，通過正確的信號處理方式來提取故障特征，這也是故障預測和設備性能評估的重要前提。

制造現(xiàn)場得到的信號受到外部環(huán)境的影響，往往質量比較低，許多故障信號在嘈雜的外部環(huán)境當中難以識別。因此，針對大型數(shù)控設備的工作環(huán)境，近年研發(fā)設計的PHM 系統(tǒng)中嵌入了信號濾波處理單元[6]，通過提升信號信噪比的方式來消除噪聲的影響。但是信號濾波技術作為一種單純的信號處理技術，經(jīng)常會在剔除噪聲的同時剔除有用信號，因此PHM 技術的研發(fā)人員在其中加入了特征提取技術，融合噪聲和設備部件的具體運動機理，實現(xiàn)對故障信號的精確提取。

特征提取技術在時域、頻域以及時頻域當中對經(jīng)過預處理的信號進行二次深度處理，深入分析故障或性能變化的映射關系，最終得到與故障和性能變化趨勢相同的單調線性特征。特征提取的方式使信號的特征指數(shù)更加明確，簡化運算流程，提升故障判斷和故障預測的準確程度。特征提取當中比較常用的方式有模糊聚類算法、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡以及灰色關聯(lián)度等等。

6 總結

PHM 系統(tǒng)在數(shù)控設備當中的應用價值非常明顯，相關技術人員在數(shù)控設備操作的過程中要積極引進PHM 技術，明確PHM 技術的運行機制、系統(tǒng)功能和系統(tǒng)構成，結合實際的生產(chǎn)情況進行有效應用。