第一篇：智能故障診斷技術(shù)知識總結(jié)（最終版）

智能故障診斷技術(shù)知識總結(jié)

一、緒論 □ 智能：

■ 智能的概念

智能是指能隨內(nèi)、外部條件的變化，具有運用知識解決問題和確定正確行為的能力?！?低級智能和高級智能的概念

低級智能——感知環(huán)境、做出決策和控制行為

高級智能——不僅具有感知能力，更重要的是具有學習、分析、比較和推理能力，能根據(jù)復(fù)雜環(huán)境變化做出正確決策和適應(yīng)環(huán)境變化

■ 智能的三要素及其含義

三個基本要素：推理、學習、聯(lián)想

推理——從一個或幾個已知的判斷（前提），邏輯地推斷出一個新判斷（結(jié)論）的思維形式 學習——根據(jù)環(huán)境變化，動態(tài)地改變知識結(jié)構(gòu)

聯(lián)想——通過與其它知識的聯(lián)系，能正確地認識客觀事物和解決實際問題

□ 故障：

■ 故障的概念

故障是指設(shè)備在規(guī)定條件下不能完成其規(guī)定功能的一種狀態(tài)?？煞譃橐韵聨追N情況： 1.設(shè)備在規(guī)定的條件下喪失功能；

2.設(shè)備的某些性能參數(shù)達不到設(shè)計要求，超出允許范圍；

3.設(shè)備的某些零部件發(fā)生磨損、斷裂、損壞等，致使設(shè)備不能正常工作； 4.設(shè)備工作失靈，或發(fā)生結(jié)構(gòu)性破壞，導(dǎo)致嚴重事故甚至災(zāi)難性事故?！?故障的性質(zhì)及其理解

1層次性——系統(tǒng)是有層次的，故障的產(chǎn)生對應(yīng)于系統(tǒng)的不同層次表現(xiàn)出層次性。一般可分為系統(tǒng)級、子系統(tǒng)級、部件級、元件級等多個層次；高層故障可由低層故障引起，而低層故障必定引起高層故障。診斷時可采用層次診斷模型和診斷策略。

2相關(guān)性——故障一般不會孤立存在，它們之間通常相互依存和相互影響，如系統(tǒng)故障常常由相關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)傳播所致。表現(xiàn)為，一種故障可能對應(yīng)多種征兆，而一種征兆可能對應(yīng)多種故障。這種故障與征兆間的復(fù)雜關(guān)系導(dǎo)致了故障診斷的困難。

3隨機性——故障的發(fā)生常常是一個與時間相關(guān)的隨機過程，突發(fā)性故障的出現(xiàn)通常都沒有規(guī)律性，再加上某些信息的模糊性和不確定性，就構(gòu)成了故障的隨機性。

4可預(yù)測性——設(shè)備大部分故障在出現(xiàn)之前通常有一定先兆，只要及時捕捉這些征

兆信息，就可以對故障進行預(yù)測和防范。

□ 故障診斷：

■ 故障診斷的概念

故障診斷就是對設(shè)備運行狀態(tài)和異常情況做出判斷。具體說來，就是在設(shè)備沒有發(fā)生故障之前，要對設(shè)備的運行狀態(tài)進行預(yù)測和預(yù)報；在設(shè)備發(fā)生故障之后，要對故障的原因、部位、類型、程度等做出判斷；并進行維修決策。■ 故障診斷的實質(zhì)及其理解

故障診斷的實質(zhì)——模式識別（分類）問題 ■ 故障診斷的任務(wù)及其含義

故障檢測：采用合適的觀測方式、在合適部位測取特征信號，即信號測??；采用合適的方法，從特征信號中提取狀態(tài)征兆，即征兆提取

故障識別：采用合適的狀態(tài)識別方法與裝置，依據(jù)征兆而推理識別出設(shè)備的有關(guān)狀態(tài)，即狀態(tài)識別 故障分離與估計：采用合適的狀態(tài)趨勢分析法，依據(jù)征兆與狀態(tài)推理出狀態(tài)的發(fā)展

趨勢，即狀態(tài)預(yù)測 故障評價與決策：采用合適的決策形成方法，依據(jù)有關(guān)的狀態(tài)和趨勢作出調(diào)整、控

制、維修等，即干預(yù)決策

□ 智能故障診斷：

■ 智能故障診斷的概念

智能故障診斷是人工智能和故障診斷相結(jié)合的產(chǎn)物，主要體現(xiàn)在診斷過程中領(lǐng)域?qū)＜抑R和人工智能技術(shù)的運用。它是一個由人（尤其是領(lǐng)域?qū)＜遥?、能模擬腦功能的硬件及其必要的外部設(shè)備、物理器件以及支持這些硬件的軟件所組成的系統(tǒng)。

□ 智能故障診斷的研究方法：

■ 基于知識的研究方法

基于知識的研究方法：不需要對象的精確數(shù)學模型，而是根據(jù)人們長期的實踐經(jīng)驗和大量的故障信息設(shè)計出一套智能計算機程序，以此來解決復(fù)雜故障診斷問題。模糊故障診斷

專家系統(tǒng)故障診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷 信息融合故障診斷 智能體故障診斷 集成化故障診斷 網(wǎng)絡(luò)化故障診斷

二、智能故障診斷的構(gòu)成 □ 基本結(jié)構(gòu)：

■ 智能故障診斷系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

兩大部分：故障檢測與診斷、故障容錯控制

輸入控制執(zhí)行器監(jiān)控對象輸出數(shù)據(jù)庫故障檢測與診斷知識庫故障容錯控制智能故障診斷與容錯控制的基本結(jié)構(gòu)

■ 智能故障檢測與診斷模塊的主要任務(wù)和基本要求

知識獲取

故障檢測與診斷：就是從監(jiān)控對象中適時準確地檢測出故障信息，并對故障產(chǎn)生的原因、部位、類型、程度及其發(fā)展做出判斷。

其主要任務(wù)通常包含以下幾個方面的內(nèi)容： 1.獲取故障信息；

2.尋找故障源，確定故障的位置、大小、類型及原因； 3.評價故障的影響程度，預(yù)測故障的發(fā)展趨勢； 4.對檢測診斷結(jié)果做出處理和決策?；疽蟀ㄒ韵聨追矫妫?/p>

1）對故障具有強檢測能力

故障檢測能力的強弱，一方面反映了檢測診斷模塊對故障的檢測能力，另一方面也直接影響故障診斷的效果

對弱故障信號和早期故障信號，故障檢測能力尤為重要 2）對故障具有強診斷能力

能綜合運用多種信息和多種診斷方法，以靈活的診斷策略來解決診斷問題； 能通過使用專家的經(jīng)驗，而盡量避開信號處理方面復(fù)雜的實時計算；

能處理帶有錯誤的信息和不確定性信息，從而相對降低對測試儀器和工作環(huán)境的要求。

3）盡量采用模塊化結(jié)構(gòu)

結(jié)構(gòu)應(yīng)當模塊化，使之可以方便地調(diào)用其他應(yīng)用程序

如維修咨詢子模塊、模擬故障診斷子模塊等 4）具有人機交互診斷功能

現(xiàn)代設(shè)備的復(fù)雜性，要求綜合運用多種知識源（淺、深知識）來求解復(fù)雜問題 用戶適當?shù)貙崟r參與，將使診斷速度更快、準確性更高

用戶參與有主動和被動兩種方式：主動參與可干預(yù)和引導(dǎo)推理過程；被動參與只回答提問，而不干預(yù)推理過程 5）具有多種診斷信息獲取的途徑

獲取的診斷信息越豐富，則診斷效果越好

首先，應(yīng)具有自動獲取狀態(tài)信息（當前、歷史）的功能 其次，應(yīng)能通過人機交互獲取狀態(tài)信息 6）對問題求解應(yīng)當實時和準確

實時：一旦發(fā)現(xiàn)故障跡象，應(yīng)立即開始診斷工作

準確：輸出結(jié)果應(yīng)當細致明了，對于并發(fā)故障允許輸出多個診斷解，對于同一故障則只有一個診斷解，對于征兆不完備情況應(yīng)輸出按權(quán)值排序的多個候選故障解

7）具有學習功能

現(xiàn)代設(shè)備的復(fù)雜性以及新知識的不斷涌現(xiàn)，導(dǎo)致專家現(xiàn)有知識的不足 要求系統(tǒng)具有被動和主動（自學習）獲取新知識的能力

8）具有預(yù)測能力

應(yīng)能預(yù)測故障的發(fā)生和發(fā)展，以便在故障沒有發(fā)生之前采取措施，將故障消滅在萌芽狀態(tài)，使損失減為最小 9）具有決策能力

故障出現(xiàn)前，應(yīng)能提前預(yù)測故障

故障出現(xiàn)后，應(yīng)能對故障做出決策并提供維護方案

□ 構(gòu)成原理：

■ 故障檢測與診斷的常用方法

1）基于數(shù)學模型的故障檢測與診斷方法

特點是必須將故障數(shù)學模型化，有時建立模型很困難 不依賴實例和經(jīng)驗，適用于新的沒有成熟經(jīng)驗的診斷

2）基于參數(shù)估計的故障檢測與診斷方法

特點是須先確定一個信任域，當參數(shù)超出域時認為故障 適用于故障能由參數(shù)的顯著變化來描述的診斷

3）基于信號處理的故障檢測與診斷方法

通過對檢測信號的分析處理，利用特征信號對故障進行識別和診斷。典型方法：小波變換、模態(tài)分解等

4）基于知識的故障檢測與診斷方法

不需精確的數(shù)學模型，能模擬人的思維過程，具有自學習、自組織、自推理能力

5）基于實例的故障檢測與診斷方法

是一種使用過去的經(jīng)驗實例指導(dǎo)解決新問題的方法

優(yōu)點是不需從實例中提取規(guī)則，求解快；不足是能搜集的實例是有限的，求解時可能出現(xiàn)誤診或漏診

6）基于模糊理論的故障檢測與診斷方法

征兆的描述、故障與征兆的關(guān)系往往具有模糊特性，模糊語言變量能更準確地表示這種模糊性的征兆和故障

問題在于知識獲取困難：如何確定故障與征兆間的模糊規(guī)則；如何實現(xiàn)模糊語言變量與隸屬度間的推理轉(zhuǎn)換

7）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測與診斷方法

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想、推理和記憶能力進行知識處理

適用于復(fù)雜多模式的診斷，有離線和在線診斷兩種方式

■ 智能故障診斷中的機器學習策略及其理解

簡單學習：

文獻、專家和資料所描述的關(guān)于診斷對象的結(jié)構(gòu)、功能、運行約束條件等知識，機械學習機制為主；

主要用于元知識學習階段

交互學習：

知識工程師或診斷對象處理過的知識，講授學習機制為主； 主要用于領(lǐng)域知識學習和知識庫豐富階段 獨立學習：

推理策略面對的新知識，歸納學習機制為主； 主要用于診斷能力改善階段 文獻、專家知識工程師診斷對象簡單學習交互學習知識檢驗與評價知識庫獨立學習

□ 構(gòu)成方法：

■ 智能故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計要求

智能故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計，一般應(yīng)滿足以下要求：

1）滿足故障診斷的實際需要；

主要指標有故障診斷率、診斷結(jié)果準確率、系統(tǒng)可靠性和投資效益比等，一般需分階段實現(xiàn)系統(tǒng)目標。

2）建立適應(yīng)不同診斷對象的知識庫；

智能故障診斷系統(tǒng)是基于知識的，以知識處理為研究內(nèi)容，知識庫的建立是保證診斷結(jié)果正確性的前提。

3）能自動獲取征兆；

征兆的自動獲取是實現(xiàn)故障診斷智能化的重要環(huán)節(jié)。將征兆獲取從用戶交給計算機，既可減少人為差錯、提高診斷準確率，又可減輕操作要求、提高系統(tǒng)可接受性。4）診斷和推理方法應(yīng)符合故障診斷要求；

應(yīng)從征兆出發(fā)去診斷故障，征兆對故障的肯定和否定程度，是故障診斷的根本依據(jù)。因此，知識表示和不精確推理應(yīng)當充分反映故障診斷的特點。

5）能實現(xiàn)計算機自動診斷；

完成系統(tǒng)的方案設(shè)計后，用計算機進行系統(tǒng)的實際開發(fā)，可以使故障診斷易于實現(xiàn)，并獲得最佳效果。

6）系統(tǒng)要經(jīng)過嚴格的測試和考核。

一方面，開發(fā)進度的加快導(dǎo)致測試時間減少；另一方面，系統(tǒng)一般是由缺少現(xiàn)場經(jīng)驗的人員研制的。

經(jīng)實驗室模擬測試、現(xiàn)場測試后，才能投入實際應(yīng)用。

三、智能故障診斷的控制方案 □ 幾種控制方案的基本原理

■ 基于狀態(tài)反饋、基于多模冗余、基于功能模塊、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于專家系統(tǒng)的控制方案 □基于專家系統(tǒng)的控制方案 ■ 結(jié)構(gòu)、原理

控制方案：知識庫存放領(lǐng)域?qū)＜抑R；數(shù)據(jù)庫存放監(jiān)控對象原始數(shù)據(jù)、故障特征數(shù)據(jù)等；推理機按一定的推理規(guī)則，對監(jiān)控對象進行故障識別、估計和決策，根據(jù)故障性質(zhì)采取相應(yīng)策略進行容錯控制。X執(zhí)行機構(gòu)監(jiān)控對象故障檢測與分離推理機知識庫Y數(shù)據(jù)庫知識獲取 ■ 推理過程和推理機的概念，推理策略及其理解

推理：就是對故障進行識別和容錯控制

推理過程：就是將數(shù)據(jù)庫中的事實與知識庫中的規(guī)則進行匹配的過程 推理機：實際上就是實現(xiàn)推理過程的一種智能程序 推理方法：正向推理、反向推理、正反向混合推理

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的正向推理策略：推理過程較慢，適用于搜索空間較小的知識庫；

基于目標驅(qū)動的反向推理策略、正反向混合的雙向推理策略：推理效率較高，適用于搜索空間較大的知識庫或在線故障診斷。

■ 知識的分類及其理解

1）原型知識：

原型知識是領(lǐng)域?qū)＜抑赋龅墓收霞驼髡准@兩個集合之間存在的確定的映射關(guān)系“征兆族?故障”

生成的診斷知識可由規(guī)則或框架表示 它是故障診斷必備的知識，也是推理機工作的基礎(chǔ)

2）關(guān)聯(lián)知識：

關(guān)聯(lián)知識是描述故障傳播特性的知識 生成的診斷知識一般由規(guī)則來表示

它表征了診斷系統(tǒng)內(nèi)部的狀態(tài)聯(lián)系，構(gòu)成了診斷問題的求解路徑，引導(dǎo)診斷向縱深推進直到故障的位置和原因

3）權(quán)重知識：

權(quán)重知識是領(lǐng)域?qū)＜覍收祥g關(guān)系及證據(jù)可靠度的認識 它可以有目的地引導(dǎo)診斷過程的進行，提高診斷效率

■ 對象的分解及其理解

1）結(jié)構(gòu)分解：從結(jié)構(gòu)上對系統(tǒng)進行分解，把系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)分解為下一層的子結(jié)構(gòu)，直到最低層次的零部件

最終可確定系統(tǒng)故障的物理位置，但難以表達子系統(tǒng)間的相互關(guān)系，難以反映由聯(lián)系劣化所引起的故障

2）功能分解：從功能上對監(jiān)控對象進行分解，把系統(tǒng)的總體功能分解為下一層次的子功能，直到最低層次的基本功能

無論子系統(tǒng)或與其相聯(lián)系的故障都能在功能層次中反映出來，但最終確定的診斷結(jié)果是系統(tǒng)劣化的功能模塊

3）故障分解：從故障類型上對監(jiān)控對象進行分解，下層總是上層的特例、而上層則是下層的概括，直到最具體的故障

可反映出所有類型的故障，但難以確定故障的物理位置

綜合分解原則：在高層采用結(jié)構(gòu)和功能分解，減少分類過程的搜索量；在中間和低

層采用故障分解，與診斷目的一致

四、智能故障診斷的控制策略 □ 瞬時故障的消除：

■ 幾種常見的瞬時故障消除策略

1）循環(huán)采樣技術(shù)：將信號的一次采樣改為循環(huán)采樣，通過對采集數(shù)據(jù)的類比分析，消除瞬時故障

2）自動補償技術(shù)：采用特殊結(jié)構(gòu)和特殊裝置組成補償器，抵消瞬時故障影響，如溫度補償器

3）自動切換技術(shù)：設(shè)備運行中出現(xiàn)瞬時過載等不安全情況時，使設(shè)備有關(guān)部分或全部停止運行，消除瞬時故障影響和保護設(shè)備，如切換開關(guān)、熔斷器

4）阻尼技術(shù)：設(shè)備運行中出現(xiàn)過載物理量時，對其加以限制或衰減，消除瞬時故障影響，如電感器抑制過電壓、減震器吸收振動沖擊等

5）旁路技術(shù)：把瞬時過載能量或不需要的物理量從旁路泄走，如低阻通路將瞬時過載電能旁路到大地、過流閥旁路掉液壓或氣動系統(tǒng)能量等

6）屏蔽技術(shù)：把瞬時故障的效應(yīng)屏蔽起來，以消除瞬時故障的影響，如碳纖維或形狀記憶合金等

7）隔離技術(shù)：通過設(shè)計瞬時故障隔離器來消除瞬時故障的影響，如電磁隔離等

□ 多模塊并行診斷策略：

■ 概念或原理

即對同一種故障信息，用不同的診斷模塊進行識別，若結(jié)果相同或基本相同，則認為診斷成功，并根據(jù)故障性質(zhì)和故障特征，調(diào)用相應(yīng)的容錯模塊對故障進行容錯控制；若診斷結(jié)果差異較大，則可采用表決方法對結(jié)果做出判斷。

■ 單輸出對象：模型區(qū)域劃分、模型切換、避免切換震蕩

模型區(qū)域劃分：

僅根據(jù)控制器輸出所在的一維區(qū)域，劃分為有代表性的不同工作區(qū)段。

模型切換：

根據(jù)期望控制器輸出判斷下一時刻系統(tǒng)處在哪個子模型控制器的控制域內(nèi)，以此切換模型。

避免切換振蕩：

擴大訓練域冗余，使相鄰訓練域相互重疊；

在總的工作范圍內(nèi)離線訓練一個網(wǎng)絡(luò)模型，作為過渡過程使用。

■ 多輸出對象：模型區(qū)域劃分、模型切換

模型區(qū)域劃分：

不能僅根據(jù)控制器輸出所在的一維區(qū)域進行劃分，可以通過聚類方法劃分樣本空間進行子模型訓練。

模型切換：

選擇包括當前系統(tǒng)狀態(tài)的子模型作為控制器；

將當前輸入與各子模型工作空間的隸屬度作為權(quán)值，各子模型都對輸出進行加權(quán)貢獻。

五、智能故障診斷的實現(xiàn)方法 □ 故障信號檢測： ■ 可預(yù)測故障和不可預(yù)測故障的概念

1）可預(yù)測故障：是指那些可預(yù)先知道的故障。故障發(fā)生前通常都有一定征兆，只要及時捕捉這些征兆信息并采取相應(yīng)措施，就可預(yù)防故障。漸發(fā)性故障是一種最常見的可預(yù)測故障。

2）不可預(yù)測故障：是指那些不可預(yù)先知道，但會影響設(shè)備正常工作的故障。突發(fā)性故障是其中最典型的一種。

可預(yù)測故障通常有一定規(guī)律性，易于檢測和防范；不可預(yù)測故障具有隨機性，且常對設(shè)備造成嚴重危害，是故障診斷研究的主要對象。

■ 故障的判斷標準

1）絕對標準：在設(shè)備的同一部位、按一定要求測得的表現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的值，與某種相應(yīng)判斷標準相比較，以評定設(shè)備的狀態(tài)。

2）相對標準：對設(shè)備的同一部位、同一工況、同一測量值，用相同方法進行定期測取，按時間先后將實測值與正常狀態(tài)下的初始值進行比較來判斷。

3）類比標準：若有多臺機型相同、規(guī)格相同的設(shè)備，在相同條件下用相同方法進行測定，通過相互比較來評定設(shè)備的狀態(tài)。

■ 微弱信號檢測的概念

微弱信號檢測：分析噪聲產(chǎn)生的原因和規(guī)律，研究被測信號的特點和相關(guān)性，檢測被噪聲淹沒的微弱有用信號、或從強噪聲中提取有用信號、或采用其他新技術(shù)和新方法來提高檢測系統(tǒng)輸出信號的信噪比。

■ 早期故障的主要特點及其理解

1）早期故障信號很微弱：早期故障屬于輕微故障，其故障信號分量通常很小，不易察覺；

2）早期故障信號表征不明顯：早期故障信號的幅值、相位、時頻特性等變化很小，表征很不明顯；

3）早期故障信號容易被噪聲信號淹沒：由于噪聲信號通常會夾雜在故障信號中，當故障信號很弱時噪聲信號就相對較強，早期故障信號常被噪聲信號所淹沒，具有很大的隱蔽性。

□ 故障特征識別： ■ 故障識別的內(nèi)容

1）正確選擇與設(shè)備狀態(tài)有關(guān)的特征信號

特征信號是指與設(shè)備功能緊密相關(guān)的、最有用的、能代表設(shè)備運行狀態(tài)的信號

應(yīng)根據(jù)不同監(jiān)控對象，選取最能反映其運行狀態(tài)的那部分信息作為特征信號 選擇特征信號依據(jù)：經(jīng)濟性好、信息量大、敏感度高

2）正確地從特征信號中提取征兆

對特征信號進行處理，提取出與設(shè)備狀態(tài)相關(guān)的、能直接用于診斷的征兆信息

3）正確地根據(jù)征兆對設(shè)備進行狀態(tài)識別

征兆是故障診斷的基本信息

采用合適的故障診斷理論與方法對征兆加以處理，對不同的設(shè)備狀態(tài)進行模式識別

4）正確地根據(jù)識別結(jié)果對設(shè)備進行狀態(tài)診斷

有故障時，分析故障的位置、類型、性質(zhì)、原因與趨勢——故障定位 無故障時，分析狀態(tài)趨勢，預(yù)計未來情況——故障預(yù)測 5）正確地根據(jù)狀態(tài)診斷對設(shè)備進行干預(yù)決策

干預(yù)設(shè)備及其工作進程，保證設(shè)備安全可靠高效運行

■ 故障識別的內(nèi)容

故障識別過程可分為以下四步進行：

1）特征信號檢測

2）征兆信息提取 3）設(shè)備狀態(tài)識別 4）故障維修決策

原始信號特征信號征兆信號設(shè)備維修決策信號檢測特征提取狀態(tài)預(yù)測狀態(tài)診斷狀態(tài)識別 ■ 組合思維的概念、基于組合思維的識別方法

專家系統(tǒng)知識處理模擬的是人的邏輯思維，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識處理模擬的是人的經(jīng)驗思維，將邏輯思維、經(jīng)驗思維和創(chuàng)造性思維集成在一起，就形成組合思維

首先用經(jīng)驗思維進行識別；當經(jīng)驗思維無法解決問題時，轉(zhuǎn)向高一層的邏輯思維；當邏輯思維也無法解決復(fù)雜問題時，轉(zhuǎn)向更高一層的創(chuàng)造性思維，即通過提出新的假設(shè)，經(jīng)過檢驗后再發(fā)現(xiàn)新理論和解決問題的新方法

矛盾新假設(shè)檢驗新知識創(chuàng)造性思維知識庫x故障特征提取邏輯思維規(guī)則匹配模式匹配邏輯推理經(jīng)驗思維報警y

考試說明

□ 考試方式：

■ 閉卷，試卷成績60%，平時成績40% □ 考試題型：

■

一、名次解釋：6題，5分/題，共30分

■

二、簡答：8題，3題10分、5題8分，共70分 □ 考試時間：

■ 第10周周四（5月2日）下午14:30-16:30 □ 考試要求：

■ 嚴禁一切作弊行為

第二篇：智能故障診斷報告

智能：是指能隨內(nèi)、外部條件的變化，具有運用知識解決問題和確定正確行為的能力。表現(xiàn)形式：觀察、記憶、想像、思考、判斷 智能可分為低級智能和高級智能：

低級智能——感知環(huán)境、做出決策和控制行為

高級智能——不僅具有感知能力，更重要的是具有學習、分析、比較和推理能力，能根據(jù)復(fù)雜環(huán)境變化做出正確決策和適應(yīng)環(huán)境變化

智能的基本要素

三個基本要素：推理、學習、聯(lián)想

推理——從一個或幾個已知的判斷（前提），邏輯地推斷出一個新判斷（結(jié)論）的思維形式 學習——根據(jù)環(huán)境變化，動態(tài)地改變知識結(jié)構(gòu)

聯(lián)想——通過與其它知識的聯(lián)系，能正確地認識客觀事物和解決實際問題

智能應(yīng)具備的條件（能力）

三個基本能力：感知、思維、行為

感知能力——就是能感知外界變化和獲取感性知識的能力

思維能力——就是具有記憶、聯(lián)想、推理、分析、比較、判斷、決策、學習等能力

行為能力——就是對外界刺激（輸入信號）做出反應(yīng)（輸出信息）并采取相應(yīng)動作的能力

故障：是指設(shè)備在規(guī)定條件下不能完成其規(guī)定功能的一種狀態(tài)?？煞譃橐韵聨追N情況： 1）設(shè)備在規(guī)定的條件下喪失功能；

2）設(shè)備的某些性能參數(shù)達不到設(shè)計要求，超出允許范圍；

3）設(shè)備的某些零部件發(fā)生磨損、斷裂、損壞等，致使設(shè)備不能正常工作； 4）設(shè)備工作失靈，或發(fā)生結(jié)構(gòu)性破壞，導(dǎo)致嚴重事故甚至災(zāi)難性事故。

故障的性質(zhì)

1）層次性——系統(tǒng)是有層次的，故障的產(chǎn)生對應(yīng)于系統(tǒng)的不同層次表現(xiàn)出層次性。一般可分為系統(tǒng)級、子系統(tǒng)級、部件級、元件級等多個層次；高層故障可由低層故障引起，而低層故障必定引起高層故障。診斷時可采用層次診斷模型和診斷策略。

2）相關(guān)性——故障一般不會孤立存在，它們之間通常相互依存和相互影響，如系統(tǒng)故障常常由相關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)傳播所致。表現(xiàn)為，一種故障可能對應(yīng)多種征兆，而一種征兆可能對應(yīng)多種故障。這種故障與征兆間的復(fù)雜關(guān)系導(dǎo)致了故障診斷的困難。

3）隨機性——故障的發(fā)生常常是一個與時間相關(guān)的隨機過程，突發(fā)性故障的出現(xiàn)通常都沒有規(guī)律性；再加上某些信息的模糊性和不確定性，就構(gòu)成了故障的隨機性。4）可預(yù)測性——設(shè)備大部分故障在出現(xiàn)之前通常有一定先兆，只要及時捕捉這些征兆信息，就可以對故障進行預(yù)測和防范。

故障診斷：就是對設(shè)備運行狀態(tài)和異常情況做出判斷。具體說來，就是 在設(shè)備沒有發(fā)生故障之前，要對設(shè)備的運行狀態(tài)進行預(yù)測和預(yù)報；

在設(shè)備發(fā)生故障之后，要對故障的原因、部位、類型、程度等做出判斷； 并進行維修決策。故障診斷的基本思想：

設(shè)被檢測對象全部可能狀態(tài)（正常和故障）組成狀態(tài)空間S，它的可觀測量特征的取值范圍全體構(gòu)成特征空間Y 若系統(tǒng)處于某一狀態(tài)s時具有確定的特征y，即存在映射

；反之，一定的特征y也對應(yīng)確定的狀態(tài)s，即存在映射

。狀態(tài)與特征空間這一關(guān)系可表述為：

因此，故障診斷的目的就是：根據(jù)可測量的特征向量來判斷系統(tǒng)處于何種狀態(tài)，也就是找出映射關(guān)系 f

故障診斷的實質(zhì)

對于有限狀態(tài)的系統(tǒng)，令正常狀態(tài)為s0，n種故障對應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)為s1, s2, …, sn；其中，處于狀態(tài)si時，對應(yīng)的可測量特征向量為yi =(yi1, yi2, …, yim)；故障診斷就是由特征向量y =(y1, y2, …, yk)，求出它所對應(yīng)的狀態(tài)s的過程

在這種情況下，故障診斷就成為：根據(jù)特征向量對被測系統(tǒng)的狀態(tài)進行分類的問題，或者說對特征向量進行模式識別的問題

結(jié)論：故障診斷的實質(zhì)——模式識別（分類）問題

故障診斷的過程有三個主要步驟：

第一步是檢測設(shè)備狀態(tài)的特征信號，即信號測?。?/p>

第二步是從檢測到的特征信號中提取征兆，即征兆提??；

第三步是根據(jù)征兆和其它診斷信息來識別設(shè)備的狀態(tài)，從而完成故障診斷，即狀態(tài)識別。

——這是整個診斷過程的核心。

故障診斷的任務(wù) 故障檢測：采用合適的觀測方式、在合適部位測取特征信號，即信號測取；采用合適的方法，從特征信號中提取狀態(tài)征兆，即征兆提取

故障識別：采用合適的狀態(tài)識別方法與裝置，依據(jù)征兆而推理識別出設(shè)備的有關(guān)狀態(tài)，即狀態(tài)識別

故障分離與估計（預(yù)測）：采用合適的狀態(tài)趨勢分析法，依據(jù)征兆與狀態(tài)推理出狀態(tài)的發(fā)展趨勢，即狀態(tài)預(yù)測

故障評價與決策：采用合適的決策形成方法，依據(jù)有關(guān)的狀態(tài)和趨勢作出調(diào)整、控制、維修等，即干預(yù)決策

什么是智能故障診斷？ 智能故障診斷：是人工智能和故障診斷相結(jié)合的產(chǎn)物，主要體現(xiàn)在診斷過程中領(lǐng)域?qū)＜抑R和人工智能技術(shù)的運用。它是一個由人（尤其是領(lǐng)域?qū)＜遥?、能模擬腦功能的硬件及其必要的外部設(shè)備、物理器件以及支持這些硬件的軟件所組成的系統(tǒng)。

從傳統(tǒng)故障診斷到智能故障診斷 故障診斷技術(shù)經(jīng)歷的三個階段：

第一階段對診斷信息只作簡單的數(shù)據(jù)處理

第二階段將信號處理和建模處理應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理

以上兩個階段，完全基于檢測數(shù)據(jù)處理，沒有利用領(lǐng)域?qū)＜抑R——傳統(tǒng)故障診斷階段 第三階段以知識處理為核心，信號處理、建模處理與知識處理相融合——智能故障診斷階段

傳統(tǒng)故障診斷的局限性： 未引入人工智能技術(shù)前，直接由領(lǐng)域?qū)＜彝瓿蔂顟B(tài)識別任務(wù)，不能有效利用專家的知識和經(jīng)驗；

缺乏推理能力，不具備學習機制；

對診斷結(jié)果缺乏解釋，診斷程序的修改和維護性差。智能故障診斷的優(yōu)越性：

引入人工智能技術(shù)后，能模擬領(lǐng)域?qū)＜彝瓿蔂顟B(tài)識別任務(wù)（最大差別），人-機聯(lián)合診斷，達到甚至超過專家；

發(fā)展出基于知識的診斷推理機制，能模擬人類的邏輯思維和形象思維的推理過程； 能解釋自己的推理過程，并能解釋結(jié)論是如何獲得的。

智能故障診斷的研究意義：

研究如何及時發(fā)現(xiàn)故障和預(yù)測故障并保證設(shè)備在工作期間始終安全、高效、可靠地運行

——故障診斷技術(shù)為提高設(shè)備運行的安全性和可靠性提供了一條有效途徑

故障的隨機性、模糊性和不確定性，導(dǎo)致一個故障的形成往往是眾多因素造成的結(jié)果，且各因素之間的聯(lián)系又十分復(fù)雜

——傳統(tǒng)故障診斷方法已不能滿足現(xiàn)代設(shè)備的要求，必須采用智能故障診斷方法

智能故障診斷的研究目的 及時發(fā)現(xiàn)故障，給出故障信息，并確定故障的部位、類型和嚴重程度，同時自動地隔離故障； 預(yù)測設(shè)備運行狀態(tài)、使用壽命、故障發(fā)生和發(fā)展；

針對故障的不同部位、類型和程度，給出相應(yīng)的控制和處理方案，并進行技術(shù)實現(xiàn)；

自動對故障進行削弱、補償、切換、消除和修復(fù)，以保證設(shè)備出現(xiàn)故障時的性能盡可能地接近原來正常工作時的性能，或以犧牲部分性能指標為代價來保證設(shè)備繼續(xù)完成其規(guī)定功能； 進行維修決策，減少維修費用，提高設(shè)備利用率。

智能故障診斷的國內(nèi)外研究概況

20世紀60年代末開始，已歷經(jīng)三個階段：

美國從1967年開始，NASA、ONR率先在故障機理研究和故障檢測、診斷和預(yù)測等方面取得實用性研究成果；此后，在水泵、空壓機、軸承、潤滑油、內(nèi)燃機、汽車發(fā)電機組、大型客機等方面都取得了許多研究成果

英國和日本相繼在20世紀70年代初開始故障診斷的研究，并在鍋爐、壓力容器、核發(fā)電站、核反應(yīng)堆、鐵路機車等方面取得了許多研究成果

國外，設(shè)備維修費平均降低15～20%，技術(shù)投入占生產(chǎn)成本的比例，美國7.2%、日本5.6%、德國9.4% 我國從20世紀80年代初開始這方面研究，在石化、冶金、電力等行業(yè)得到應(yīng)用；90年代后在各行業(yè)快速發(fā)展

目前智能故障診斷的幾個重要研究方向 1）集成化智能故障診斷研究：

現(xiàn)代設(shè)備復(fù)雜性和故障不確定性，單一方法不能滿足要求；集成多種方法進行診斷，取長補短，提高診斷智能化水平。2）網(wǎng)絡(luò)化智能故障診斷研究：

現(xiàn)有診斷大都面向單臺或單類設(shè)備，可擴充性、靈活性、通用性差，信息不能有效交互和共享；分布式智能診斷能充分發(fā)揮各專家的特點，做到資源共享、協(xié)調(diào)診斷。3）適應(yīng)型智能故障診斷研究：

利用智能結(jié)構(gòu)、智能Agent的特性，構(gòu)建滿足現(xiàn)場需要，并對故障具有自修復(fù)、自補償、自抑制、自消除等適應(yīng)型智能故障診斷，也是一個很有前途的研究方向。

第三篇：智能故障診斷技術(shù)淺析論文

引言

自進入21世紀以來，信息技術(shù)為廣大居民的生產(chǎn)生活帶來了很大的變化，機電設(shè)施也在整個生產(chǎn)過程發(fā)生著變化。在機械采礦中，添加了多種智能、自動化設(shè)施。由于是機械設(shè)施，在生產(chǎn)與運行中很容易出現(xiàn)各種問題，從而影響礦業(yè)發(fā)展。因此，在現(xiàn)實工作中，必須將診斷與維修技術(shù)作為研究重點，在將要發(fā)生或者發(fā)生故障時，對其進行預(yù)警，控制故障延伸，確保工作人員安全。

1故障診斷技術(shù)的總體概括

1.1設(shè)備診斷技術(shù)概念

從整體來看：故障診斷技術(shù)屬于防護方式，它是在確保生產(chǎn)過程的條件下，讓各個設(shè)備的參數(shù)滿足最佳狀態(tài)，然后再通過精密的儀表、儀器檢測設(shè)備是否滿足運行要求，是否有數(shù)值變化和破損現(xiàn)象。如果有異常，明確出現(xiàn)異常的原因，破壞程度，能否持續(xù)利用，能夠持續(xù)利用的時間，然后再結(jié)合設(shè)備的受損度，看能否利用代替性的設(shè)備延伸時間，減小成本消耗。當然，這一切工作都是在正常的運行狀態(tài)中才有效。

1.2故障診斷的技術(shù)原理

目前，應(yīng)用在礦山機電設(shè)備智能故障診斷的技術(shù)主要包含：數(shù)字建模、數(shù)據(jù)采集、識別分析、狀態(tài)預(yù)測和信息處理。數(shù)字建模是診斷智能故障的總規(guī)劃和原則，它要求展現(xiàn)智能分析優(yōu)勢。例如：在數(shù)學模糊診斷中，A是可能發(fā)生的事實案例，B是數(shù)據(jù)庫事例，通過對比A與B，在分析權(quán)值與特征的條件下得到準確的結(jié)果。數(shù)據(jù)采集，是礦山機電設(shè)備事先制定好參數(shù)值，然后再診斷設(shè)備，進行數(shù)值采集，用建模的方式對兩份數(shù)值進行比對。一旦數(shù)值參數(shù)大于預(yù)設(shè)范疇、曲線變化，那么說明機電設(shè)備還存在問題。識別分析，是在掌握機電設(shè)備測試參數(shù)與原始參數(shù)的情況下，結(jié)合參數(shù)變化，從故障庫中找到類似樣本，再確認產(chǎn)生故障的原因。也只有智能分析與識別，機電設(shè)備診斷與檢測才能達到智能要求。狀態(tài)預(yù)測，是在預(yù)測、識別現(xiàn)有參數(shù)后，結(jié)合相關(guān)資料，驗證機電設(shè)備運行狀態(tài)，同時這種結(jié)果具有很好的可信性與真實性，該預(yù)測結(jié)果同時也是深入機電設(shè)備運行的有效條件。信息處理，則是一份有效的測試參數(shù)，它要求將數(shù)據(jù)模型變成參數(shù)模型，再通過分析等形式進行處理。它能準確分辨無用與有用信息，通過綜合處理信息，找準診斷結(jié)果和過程分析后，最后得出一份理想的分析報告。

2礦山機電設(shè)備出現(xiàn)故障的原因

2.1配合關(guān)系

從檢查已有設(shè)備故障反饋的信息來看，大多數(shù)故障都是零件原配變化或者損傷造成的。在這期間，零件損傷是零件原設(shè)計與形態(tài)出現(xiàn)偏離，這種偏離多數(shù)是機械使用或者內(nèi)部因素所致。常見的零件損傷體現(xiàn)為：意外和老化損傷所致。

2.2超出設(shè)備負荷

在相關(guān)設(shè)備設(shè)計之前，工作人員都會對參數(shù)極限進行限制，一旦其輸出參數(shù)超過設(shè)計極限時，它的運行狀態(tài)就會遭到破壞，甚至出現(xiàn)不同程度的故障。如果是超負荷造成的故障，就必須對技術(shù)參數(shù)和相關(guān)設(shè)備進行調(diào)整，并且采用適當?shù)姆绞?，以幫助其改善承受力?/p>

2.3設(shè)備損耗

設(shè)備損耗是在內(nèi)外因素的共同作用下，隨空間與時間的改變，其綜合能力不斷降低。造成這種情況的主要原因是：機件剛性不夠、間隙過大、部件磨損與老化、相關(guān)設(shè)施磨損、系數(shù)過大、負荷增加、關(guān)鍵負荷的聯(lián)接發(fā)生磨損與變形等。

3故障診斷在礦山機電維修中的運用

3.1診斷類別

從故障診斷的目的來看：它是對機電設(shè)施的計劃與檢修，以此保障各種生產(chǎn)設(shè)施運行的連續(xù)性。大致分成：事后檢修、根據(jù)周期檢修和狀態(tài)檢修。事后維修是機電設(shè)施發(fā)生故障的治理方案，不屬于主動對策的范疇，而是大多數(shù)機電設(shè)施在沒有準備的狀態(tài)下采用的方法。因此，將事后診斷應(yīng)用在礦山機電設(shè)施中的效果并不太理想，其檢修質(zhì)量也有待提高。周期檢修相對固定，并且?guī)е鴱娭频奶卣鳎瑫r也是負責的展現(xiàn)。該方式方便易操作，大多數(shù)情況下是結(jié)合維修或者使用周期操作，從外看這種似乎會增加工人成本，事實上它是不可缺少的打基礎(chǔ)部分，從某種角度來看它也是節(jié)約成本的體現(xiàn)，通過積極防護設(shè)施，延長相關(guān)設(shè)備的使用年限和周期，并且及時發(fā)現(xiàn)和修復(fù)問題，最大程度的避免問題帶來的停產(chǎn)損失。因此，固定維修對礦山機電設(shè)備具有很好的作用，它能最大程度的做到防患于未然，從而降低經(jīng)濟損失。狀態(tài)檢修，是在數(shù)據(jù)分析的條件上，讓每個工作人員負起對應(yīng)的責任，然后再結(jié)合各種部件出現(xiàn)問題的時間推斷故障時間。雖然這種預(yù)測不能準確捕捉時間，甚至還存在誤差，但是能給企業(yè)警告的作用，避免措手不及的狀況發(fā)生。在爭取將設(shè)備控制在萌芽階段的過程中，幫助其延長使用周期，減小安全隱患，以確保生產(chǎn)正常進行。

3.2診斷方法

首先是參考歷史進行診斷記錄，通過對局部系統(tǒng)和元器件進行排查，找出問題癥結(jié)，這也是礦山機電設(shè)施診斷與維護的主要方法之一。一旦出現(xiàn)故障，對相關(guān)結(jié)論進行精細歸納，最后生成診斷集。第二次出現(xiàn)類似故障時，就能借用診斷路徑與經(jīng)驗對其進行處理與診斷。它的優(yōu)點是相同故障發(fā)生時，定位快速。其次是智能診斷，在控制系統(tǒng)、模擬人腦的基礎(chǔ)上，獲取、再生、傳遞、利用相關(guān)信息，最后利用已經(jīng)準備好的經(jīng)驗策略。其具體包含灰色系統(tǒng)、模糊診斷、專家診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。當前，應(yīng)用最廣的是神經(jīng)網(wǎng)和專家體系，讓診斷更加智能化。礦山機電設(shè)備故障診斷具有隱蔽性與復(fù)雜性，通過傳統(tǒng)的方法進行精確、迅速的診斷。同時，專家系統(tǒng)能精確的應(yīng)用專業(yè)知識與經(jīng)驗，通過模擬思維，對故障進行求解，最后得到結(jié)論。在人工智能診斷的基礎(chǔ)上，借助計算機系統(tǒng)與已有經(jīng)驗解決故障。

4礦山機電設(shè)備故障監(jiān)測的步驟

從整體來看：礦山機電設(shè)施故障診斷主要包含以下步驟：信息采集、處理、識別、建模和預(yù)測。在信息采集中，對機電設(shè)施運行參數(shù)、狀況與數(shù)據(jù)信號進行有效監(jiān)測，利用傳感器傳輸?shù)男畔?shù)據(jù)進行整理，最后放進網(wǎng)絡(luò)進行存儲，以備后續(xù)利用。信息處理，是對設(shè)備運行狀態(tài)進行數(shù)據(jù)整理和識別。當然，在這期間，存在有用與無用信息之分，因此必須對相關(guān)信息進行區(qū)分與整理，剔除無用信息，并且轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，對具體信息進行有效分析，最后將數(shù)據(jù)變成設(shè)備能接受的信息與數(shù)據(jù)。信息處理與識別是在信息采集后，對相關(guān)信息進行識別與分析，包含數(shù)據(jù)分類、識別與分析，然后再將信息與之前得到的數(shù)據(jù)進行比對，最后得出設(shè)備運行中可能存在故障的區(qū)域、故障原因與類型。在礦山機電生產(chǎn)中，機電設(shè)施由多種信息數(shù)據(jù)和參數(shù)，并且和設(shè)施狀態(tài)、是否存在隱患有著直接的關(guān)系。對此，必須建立起良好的模型，以確定和反映設(shè)備狀態(tài)與故障之間的數(shù)學關(guān)系。預(yù)測技術(shù)是對機電設(shè)施的故障狀況以及剩余使用時間進行預(yù)測，它能作為機電設(shè)施故障維修與保養(yǎng)的條件，從而避免機電設(shè)施出現(xiàn)不必要的故障。

5.結(jié)語

為了推動礦業(yè)發(fā)展，提高開采安全性，在礦山開采中必須注重相關(guān)設(shè)備的故障診斷與維修技術(shù)。在開采中，做好故障記錄與整理歸檔工作，經(jīng)常對壓力、溫度進行檢查，一旦發(fā)現(xiàn)問題立即解決，這樣才能改善故障診斷技術(shù)，進一步完善與優(yōu)化診斷系統(tǒng)。

第四篇：計算機控制技術(shù)知識總結(jié)

注：計算題知識略

第一章

12（online）、離線控制（offline）、實時控制（real-time）

3、自動控以控制方式分類：直接數(shù)字控制系統(tǒng)（DDC）、計算機監(jiān)督控制系統(tǒng)（SCC）分布式控制系統(tǒng)（DCS）現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)（FCS）計算機集成控制系統(tǒng)（CIMS）

第二章

45、總線的組成：數(shù)據(jù)總線、地址總線、控制總線、電源線

678

第三章

9、CPU斷控制方式

10、I/O11、A/D第四章

12第五章

14、PID15、PID算法積分改進：抗積分飽和、積分分離、消除積分不靈敏區(qū)、變速積分

第八章

1617設(shè)、接地抗干擾

18阱）

192021、共模干擾的抑制方法：變壓器隔離、光電隔離、浮地屏蔽

第五篇：機電設(shè)備故障診斷和維修總結(jié)

機電設(shè)備故障診斷與維修 總結(jié)

姓名：陳濤 學號：1432020135 專業(yè)：機電一體化 班級：機電1401Z

前言

隨著科學技術(shù)的發(fā)展，對機械產(chǎn)品提出了高精度、高復(fù)雜性的要求，而且產(chǎn)品的更新?lián)Q代也在加快，這對機床設(shè)備不僅提出了精度和效率的要求，而且也對其提出了通用性和靈活性的要求。數(shù)控機床就是針對這種要求而產(chǎn)生的一種新型自動化機床。數(shù)控機床集微電子技術(shù)、計算機技術(shù)、自動控制技術(shù)及伺服驅(qū)動技術(shù)、精密機械技術(shù)于一體，是高度機電一體化的典型產(chǎn)品。它本身又是機電一體化的重要組成部分，是現(xiàn)代機床技術(shù)水平的重要標志。數(shù)控機床體現(xiàn)了當前世界機床技術(shù)進步的主流，是衡量機械制造工藝水平的重要指標，在柔性生產(chǎn)和計算機集成制造等先進制造技術(shù)中起著重要的基礎(chǔ)核心作用。因此，如何更好的使用數(shù)控機床是一個很重要的問題。但由于數(shù)控機床是一種價格昂貴的精密設(shè)備，因此，其維護更是不容忽視。通過洛拖的實習，見到了各種先進的數(shù)控設(shè)備,仔細觀察了工人師傅的操作及其維護修理過程,參考一些資料，了解到一些數(shù)控機床的故障診斷和維修方法，做一點總結(jié)，為以后的工作奠定一定的基礎(chǔ)，讓自己在機械行業(yè)能更快更好的發(fā)展。

一、數(shù)控機床

1、數(shù)控機床的特點及加工

數(shù)控機床的工作原理就是將加工過程所需的各種操作（如主軸變速、工件的松開與夾緊、進刀與退刀、開車與停車、自動關(guān)停冷卻液）和步驟以及工件的形狀尺寸用數(shù)字化的代碼表示，通過控制介質(zhì)（如穿孔紙帶或磁盤等）將數(shù)字信息送入數(shù)控裝置，數(shù)控裝置對輸入的信息進行處理與運算，發(fā)出各種控制信號，控制機床的伺服系統(tǒng)或其他驅(qū)動元件，使機床自動加工出所需要的工件。所以，數(shù)控加工的關(guān)鍵是加工數(shù)據(jù)和工藝參數(shù)的獲取，即數(shù)控編程。

數(shù)控機床具有高度柔性，高的加工精度，加工質(zhì)量的穩(wěn)定與可靠，高的生產(chǎn)效率，并且為機電一體化設(shè)備，節(jié)省大量的人力與物力，便于自動化管理等特 2

點。隨著數(shù)控設(shè)備不斷在生產(chǎn)生活中的深入使用，其維護與維修也成了重中之中，因此這就要求維修人員具有深厚的實踐經(jīng)驗與熟練的技術(shù)，能準確對機床進行故障定位，并且及時解決，防止出現(xiàn)機器停機，造成經(jīng)濟損失等。數(shù)控加工一般包括以下幾個內(nèi)容：

1)對圖紙進行分析，確定需要數(shù)控加工的部分； 2)利用圖形軟件（如UG）對需要數(shù)控加工的部分造型；

3)根據(jù)加工條件，選擇合適的加工參數(shù)，生成加工軌跡（包括粗加工、半精加工、精加工軌跡）； 4)軌跡的仿真檢驗； 5)生成G代碼； 6)傳給機床加工。

2、數(shù)控機床使用中應(yīng)注意的事項

使用數(shù)控機床之前，應(yīng)仔細閱讀機床使用說明書以及其他有關(guān)資料，以便正確操作使用機床，并注意以下幾點：

1)機床操作、維修人員必須是掌握相應(yīng)機床專業(yè)知識的專業(yè)人員或經(jīng)過技術(shù)培訓的人員，且必須按安全操作規(guī)程及安全操作規(guī)定操作機床；非專業(yè)人員不得打開電柜門，打開電柜門前必須確認已經(jīng)關(guān)掉了機床總電源開關(guān)。只有專業(yè)維修人員才允許打開電柜門，進行通電檢修；

2)除一些供用戶使用并可以改動的參數(shù)外，其它系統(tǒng)參數(shù)、主軸參數(shù)、伺服參數(shù)等，用戶不能私自修改，否則將給操作者帶來設(shè)備、工件、人身等傷害；修改參數(shù)后，進行第一次加工時，機床在不裝刀具和工件的情況下用機床鎖住、單程序段等方式進行試運行，確認機床正常后再使用機床；

3)機床的PLC程序是機床制造商按機床需要設(shè)計的，不需要修改。不正確的修改，操作機床可能造成機床的損壞，甚至傷害操作者；建議機床連續(xù)運行最多24小時，如果連續(xù)運行時間太長會影響電氣系統(tǒng)和部分機械器件的壽命，從而會影響機床的精度；機床全部連接器、接頭等，不允許帶電拔、插操作，否則將引起嚴重的后果。

二、數(shù)控機床故障的特點與類型

1、數(shù)控機床故障特點

數(shù)控機床故障的特點：數(shù)控機床一般由數(shù)控系統(tǒng)，包含伺服電動機和檢測反饋裝置的伺服系統(tǒng)，強電控制柜，機床本體和各類輔助裝置組成。數(shù)控機床的復(fù)雜性使其故障具有復(fù)雜性和特殊性，引起數(shù)控機床故障的因素又很多，不能只看故障的表像，要透過現(xiàn)象去檢查引起故障的綜合因素，找到引起故障的根源，采取合理的方法給予排除。

2、數(shù)控機床故障類型

1）、NC系統(tǒng)故障 NC系統(tǒng)故障會引起硬件故障和軟故障。2）、伺服系統(tǒng)的故障

由于數(shù)控系統(tǒng)的控制核心是對機床的進給部分盡心數(shù)字控制，而進給是由伺服單元控制伺服電機，帶動滾珠絲杠來實現(xiàn)的，由旋轉(zhuǎn)編碼器做位置反饋元件，形成位置控制系統(tǒng)。伺服系統(tǒng)故障一般是由伺服控制單元、伺服電機、測速電機、編碼器等問題引起的。3）、外部故障

由于現(xiàn)代的數(shù)控系統(tǒng)可靠性越來越高，故障率越來越低，很少發(fā)生故障。大部分故障都是非系統(tǒng)故障，是由外部原因引起的。

三、數(shù)控機床故障的診斷方法

1、系統(tǒng)自診斷

一般CNC系統(tǒng)都有較為完備的自診斷系統(tǒng)，無論是華中系統(tǒng)還是西門子系統(tǒng)，上電初始化時或運行中均能對自身或接口做出有限的自診斷。維修人員應(yīng)熟悉系統(tǒng)自診斷各種報警信息。根據(jù)說明書進行分析以確定故障范圍。定位故障元器件，對于進口的數(shù)控系統(tǒng)一般只能定位到板級。

2、數(shù)控系統(tǒng)的軟故障診斷

數(shù)控系統(tǒng)的軟故障是指控制系統(tǒng)的系統(tǒng)軟件和PLC程序。有的系統(tǒng)把它們寫在EPROM中插在主機板上，有的駐留在硬盤上。一旦這些軟件出現(xiàn)問題，系統(tǒng)將造成全部或局部混亂，當分析到確定是軟件故障時，應(yīng)當使用備用軟 件或備用EPROM換上，嚴格按操作步驟經(jīng)初始化后試運行。這類故障只要有備份文件一般不難恢復(fù)。其難度在于備份軟件不完備或?qū)Ｓ脗魉驮O(shè)備不具備或生產(chǎn)廠家操作手段中設(shè)置口令保密等因素造成無法恢復(fù)。

3、利用PLC程序定位機床與CNC系統(tǒng)接口診斷

現(xiàn)在一般CNC控制系統(tǒng)均帶有PLC控制器，大多為內(nèi)置式 PLC控制。維修人員應(yīng)根據(jù)梯形圖對機床控制電器進行分析，在CRT上直觀地看出 CNC系統(tǒng)I／O的狀態(tài)。通過PLC程序的邏輯分析，方便地檢查出問題存在部位。如 FANUC一OT系統(tǒng)中自診斷頁面，F(xiàn)ANUC一7M系統(tǒng)中的T指令等。

4、利用數(shù)控系統(tǒng)的PLC狀態(tài)顯示功能診斷

許多數(shù)控系統(tǒng)都有PLC狀態(tài)顯示功能，如西門子3系統(tǒng)PC菜單下的PC STATUS，西門子810系統(tǒng)DIAGNOSIS菜單下的PLC STATUS功能等，利用這些功能可顯示PLC的輸入、輸出、定時器、計數(shù)器等的即時狀態(tài)和內(nèi)容。根據(jù)機床的工作原理和機床廠家提供的電氣原理圖，通過監(jiān)視相應(yīng)的狀態(tài)，就可確診一些故障。

四、數(shù)控機床故障的維修步驟與方法

1、故障排除步驟

①詢問操作者故障發(fā)生的原因

當故障發(fā)生后，維修人員一般不要急于動手，要仔細詢問故障發(fā)生時機床處在什么工作狀態(tài)、表現(xiàn)形式、產(chǎn)生的后果、是否是誤操作。故障能否再現(xiàn)等。②表面與基本供電檢查

主要觀察設(shè)備有無異常情況，如機械卡住、電機燒壞、保險熔斷等。首先檢查AC＼DC電源是否正常，盡可能地縮小故障范圍。③分析圖紙，確定故障部位

根據(jù)圖紙PLC梯圖進行分析，以確定故障部位是機械、電器、液壓還是氣動故障。

④根據(jù)經(jīng)驗分析，擴大思路

根據(jù)經(jīng)驗分析，一定要擴大思路，不局限于維修說明書上的范疇，維修資料只提供一個思路，有時局限性很大。

2、故障維修方法

當數(shù)控設(shè)備出現(xiàn)故障時，首先要搞清故障現(xiàn)象，向操作人員了解第一次出現(xiàn)故障時的情況，在可能的情況下觀察故障發(fā)生的過程，觀察故障是在什么情況下發(fā)生的，怎么發(fā)生的，引起怎樣的后果。只有了解到第一手情況，才有利于故障的排除，把故障過程搞清了，問題就解決一半了。搞清了故障現(xiàn)象，然后根據(jù)

機床和數(shù)控系統(tǒng)的工作原理，就可以很快地確診問題所在并將故障排除，使設(shè)備恢復(fù)正常使用。

下面是一些具體數(shù)控機床故障的解決方法：

1）當伺服驅(qū)動器出現(xiàn)母線欠電壓警報時，是由主回路斷路器跳閘引起，需重新推好電閘。

2）當主軸驅(qū)動器出現(xiàn)電動機的速度不能跟從指令速度，電動機負載轉(zhuǎn)矩過大。參數(shù)4082中的加速度時間不足時，需確認切削條件后減少負載并且修改參數(shù)4082。

3）當主軸切換輸出切換時的切換順序異常。切換用的MC的接點狀態(tài)確認信號和指令不一致時，需確認、修改梯形圖順序，更換用于切換的MC。4）當電源系統(tǒng)出現(xiàn)主回路直流母線電容不能在規(guī)定的時間內(nèi)充電時，可能是由于電源模塊容量不足或直流母線存在短路，充電限流電阻不良引起的。

五、維修總結(jié)

數(shù)控機床是技術(shù)含金量很高的設(shè)備，在使用過程中要嚴格遵照使用要求，必須執(zhí)行設(shè)備操作規(guī)程，因為數(shù)控故障大多都是由認為造成的，作為操作人員，為減少設(shè)備故障、延長使用壽命，需做設(shè)備的日常維護，盡可能讓機床發(fā)揮它的最大效益，不能還沒有使用就要壞掉，在維修。公司也應(yīng)加大為操作人員素質(zhì)培養(yǎng)，讓他們盡快掌握機床性能，保證設(shè)備運行 在合理的工作狀態(tài)之中；另外，維修人員應(yīng)做經(jīng)常性的巡回檢查，如CNC系統(tǒng)的排風扇運行情況，機柜、電機是否發(fā)熱，是否有異常聲音或有異味，壓力表指示是否正常，各管路及接頭有無泄漏、潤滑狀況是否良好等，積極做好故障和事故預(yù)防，若發(fā)現(xiàn)異常應(yīng)及時解決，這樣做才有可能把故障消滅在萌牙 狀態(tài)之中，從而可以減少一切可避免的損失。當設(shè)備出現(xiàn)問題后，要及時冷靜地進行故障診斷，尋找合適的方法解決問題。機床修理人員要注重實踐，在實踐中不斷提高自己的水平，要多問、多閱讀、多觀察、多思考、多實踐、多討論交流、多總結(jié)。只有當自身的水平提高了，數(shù)控機床的修理過程才能更迅速，才能更好地提高工作效率，多創(chuàng)效益。