数控加工中心控制系统的Petri网故障诊断方法


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数控加工中心是数字控制加工中心的简称,是一种装有程序控制系统的自动化加工中心,广泛运用于各种行业的生产加工中。随着制造系统的规模与结构性复杂性迅速增长,数控加工中心控制系统也面临着越来越多的故障问题。一旦数控加工中心出现故障,就将影响加工的效率和准确度。

针对数控加工中心的故障诊断问题11],学界已经开展了卓有成效的研究工作。文献[2?3]采用了故障树分析方法,对数控加工中心的故障进行诊断。但在构建故障树时的工作量相当繁重,难度也较大,不能够及时判断并解决故障问题。文献[4]采用了粗糙集和证据理论的研究方法,提出了一种智能故障诊断方法。但该方法过分依赖自身知识库,且对数据噪声过分敏感。文献[5,6]则采用了人工神经网络的分析方法,模仿人类专家的联想和直觉,为数控加工中心故障诊断提供了一条新的路径。然而其理论尚未完善目前还不能够达到人类专家的水准,因此该方法可靠性较低。

然而在数控加工中心可能出现的故障[7'8]中,由限位传感器等引起的故障是最致命的,有可能导致整个加工中心的破坏,甚至更加严重的后果。数控加工中心所进行的任何工作,都必须在确保安全的条件下进行,因此保证数控加工中心每一轴限位传感器的正常工作是首要任务。而?<5时网[9]是研究离散事件动态系统的一种很重要的工具,一些学者运用了 Petri网对柔性制造系统进行建模和分析[1112],而数控加工中心是柔性制造系统中的一部分,因此将Petri网理论与数控加工中心控制系统相结合,能够简洁、深刻的刻画出数控加工中心控制系统各个部分的动态性质。

为此,本文首先根据数控加工中心各单元之间的运行逻辑和动态特性,采用分块建模的思想,建立数控加工中心控制系统的Petri网模型;然后根据各故障类型的行为特征,采用不可观变迁模拟故障,获得该系统的故障Petxi网模型;最后提出相应的故障诊断算法,来判断数控加工中心是否发生的故障,并推理出发生故障的元件。并且全文中以一个四轴联动桥式切割机为例子,将文章中的方法加以使用和验证。与文献[2?3]相比,本文中采用构建标签Petri网模型的方法,对系统中所有信号贴上标签,通过观察标签序列来判断是否有故障发生;与文献[7?8]相比,本文针对所有由传感器信号引起的故障类型,采用不可观测变迁模拟故障,建立了故障Petri网模型,最终根据该模型得到了相应的故障诊断算法;而与文献[11?1.2]对比,本文对数控加工中心控制系统内部的各个工作单元进行建模,能准确判断发生故障的元件。

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结束语:

本文首先对数控加工中心控制系统进行了 Petri网建模,然后针对该系统可能由传感器所引起的故障类型,添加故障变迁,从而获得了该系统的故障Petri网模型,并再利用该系统内的信号,针对这些故障类型提出了相应的故障诊断方法,从而能够判断系统出现故障的原因。考虑到已有相应的故障诊断算法,因此在接下来的研究中可以通过编写相应的上位机软件,使其不仅能够实时监控加工中心的状态,还能在故障发生时及时正确的判断故障的原因,并给出相应的解决方案。

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