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数控机床图形化故障诊断专家系统的研究与开发

2014-07-11翔,刘

制造业自动化 2014年8期
关键词:知识库号码数控机床

孙 翔,刘 旭

(1.同济大学 中德学院,上海 201804;2.中煤科工集团重庆研究院有限公司,重庆 400039)

0 引言

在我国的制造业中,数控机床的占有率不断提高,在生产中发挥着不可替代的作用。数控机床作为机电一体化的精密制造设备,其结构复杂、功能繁多,从而导致发生故障的可能性大大增加,故障形式也更加复杂多样。在实际的机床操作中,由于故障的多样性和复杂性,经常会出现一些故障让操作人员不能及时解决,从而导致了生产效率的下降和对服务人员的过度依赖。因此,实时监测数控机床工作状态,并在发生故障时进行快速诊断及维修就变得非常重要[1,2]。

在数控机床故障诊断中, 基于知识的专家系统是一种很好的解决方法。专家系统包含领域专家的大量经验知识, 拥有类似人类专家思维的推理能力, 并能用这些知识来解决实际问题,实现人机结合,提高了机床故障诊断的效率[3,4]。本文针对数控机床的故障特点,研究和开发了数控机床图形化故障诊断专家系统,详细讨论了系统总体框架结构、知识库和推理机设计以及图形化显示的实现。相较传统的故障诊断专家系统,本系统具有图形化向导式故障排除功能,可以实时显示故障定位的结果,帮助用户更好的理解故障发生的原因,制定相应的维修策略。

1 专家系统总体框架

针对数控机床的故障特点,本文提出一种数控机床故障诊断的专家系统的结构,系统总体结构如图1所示,主要有以下七个部分。

图1 专家系统总体结构

1)机床信息采集与处理

当用户发出诊断请求时,该模块启动读取数控系统中的机床信息,主要完成三类信息的采集:第一类是报警号码信息;第二类是机床数据信息,包括主轴位置、刀具位置等;第三类是PLC信息。从而为诊断系统的推理提供决策数据信息。

2)基于CBR的推理机

推理机是专家系统能够运转的关键所在。从数控系统读取的报警号码、信息数据、用户输入的故障现象、知识库中的故障案例都在这个模块中进行匹配、决策、归结、演算等操作,最终得到故障诊断较为可靠的解[4]。

3)知识库

即案例库,是推理机进行故障诊断的基础。知识库中存储的是过去成功排除的历史故障案例,专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的,因此知识库的好坏在很大程度上影响整个专家系统的强弱性能。

4)综合数据库

综合数据库中包含推理过程的中间解、推理完成后的输出结果以及用户和系统信息。

5)知识库管理

知识库的维护与管理是由知识工程师负责,知识工程师会明确专家如何解决事实和规则,以及如何在专家系统中表达,继而选择特定的编程语言将知识编码,并定期对知识库进行修改和更新,实现知识库的不断完善。

6)解释器

解释器采用较为直观的方式,例如图形化显示的故障源定位,帮助用户更好的理解故障发生的原因,制定相应的维修策略。

7)人机交互界面

它是用户与系统进行交流的窗口。用户界面主要负责系统故障诊断流程,包括向导式诊断、人工操作的交互等等;开发人员界面和系统管理员界面在后台运行,主要面向知识工程师和系统管理员,由他们对知识库和系统进行管理与维护。

图2 专家系统功能模块划分

综上,可得系统的详细功能模块划分,主要分为信息采集模块、故障诊断模块、知识库管理模块、用户与系统管理模块和人机交互模块,如图2所示。

2 专家系统的设计与实现

2.1 知识库结构设计

在数控机床故障诊断专家系统中,知识库的设计是系统是否优越的关键,直接影响系统的诊断效率和诊断效果。本系统使用关系数据库SQL Server 2005进行知识库的搭建,其数据结构简单、清晰,用户易懂易用,可以减少数据冗余,获得较好的完备性和一致性[5]。

2.1.1 知识库概念结构设计

知识库中的内容应该包括报警号码的相关信息、源案例的相关信息、解决方案的相关信息、机床部件的相关信息、案例使用反馈信息、报警号码与源案例之间的关系、源案例与解决方案之间的关系、解决方案与机床部件之间的关系等。用实体联系方法分析,可以得到以下与系统相关的实体模型:

1)报警号码:描述的是数控系统产生的所有的报警号码的信息,包含的属性有:ID,报警号码,报警名称,报警描述,报警号码类型,优先数。

2)源案例:描述的是系统中曾经成功排除故障的所有历史故障案例的信息,包含的属性有:ID,故障现象,故障原因。

3)报警号码与源案例的关系:描述的是报警号码与源案例之间的多对多的关系,包含的属性有:ID,报警号码ID,源案例ID,权重值。

4)解决方案:描述的是源案例对应的解决方案,一对多的关系,包含的属性有:ID,源案例ID,机床部件ID,操作内容,图片路径。

5)机床部件:是将数控机床按结构进行分解,每一部件都有相应的图片,包含的属性有:ID,机床类型,部件名称,图片路径,缩略图路径。

6)案例统计:记录用户调用源案例排除故障效果的反馈情况,包含的属性有:ID,源案例ID,用户ID,创建日期,用户评价。

2.1.2 知识库实体关系设计

从系统需求找出知识库的实体类型之后,下面对各实体之间的关系性进行论述。

实体与其他实体之间,是通过ID来建立关系的,ID在数据库中是唯一的。比如源案例ID在解决方案信息表中,因此关联了源案例和解决方案两个实体。由报警号码开始建立实体关系,因为报警号码与源案例之间是多对多的关系,为了减少数据冗余,创建报警号码与源案例的关系来将报警号码和源案例相连,再由源案例匹配到相应的解决方案,并最终通过机床部件展示给用户;同时,为了记录用户的评价反馈,将源案例和案例统计关联起来。至此,知识库的实体关系设计完成,如图3所示。

图3 知识库实体关系E-R图

2.1.3 知识库逻辑结构设计

在上述实体关系结构的基础上,就可以进行知识库的逻辑结构设计,由于篇幅限制这里不再展开论述,具体可参见2.1.1节。

2.2 信息采集模块设计

该功能模块是整个系统的初始环节,为其他功能模块的工作提供数据支持,是其他模块的基础,其中包括故障信息获取和故障信息文件XML分析等两个主要子模块,其工作流程如图4所示。

要获取故障信息,不仅要实现远程连接,还要实现PC和数控系统之间的通信连接。远程连接是基于Internet,因此选用HTTP协议 (Hypertext transfer protocol),可以很简单地通过因特网传送Web文档的数据;PC和数控系统之间的通信实际是Windows和Linux两个不同的操作系统之间的通信,采用XML文件就可以方便地实现。获取XML文件以后,专家对其进行解析,得到相应数据存入数据库。

2.3 故障诊断模块设计

图4 信息采集流程图

本文所研究的数控机床故障诊断专家系统的基础在于数控系统监控机床状态所产生的报警号码并辅之以机床信号和现象来进行判断,故本模块采用基于案例的推理技术。首先,根据故障案例的故障特征对源案例库进行初步检索,形成初步的候选解案例集;再调用推理机,对其中的每一个源案例计算整体相似度;然后,对所有参与匹配的源案例的整体相似度降序排列,返回整体相似度大于事先设定的阀值的解案例;在有解案例的情况下,根据从XML文件中解析出的机床信息,调整当前解案例的解决方案,使其适用于当前的机床故障,即案例调整;最后,将调整后的较完整的解决方案返回给终端用户。

2.4 人机交互界面设计

本文设计开发的故障诊断专家系统具有三种不同的人机交互界面,分别面向终端用户、领域专家和系统管理员,如图5所示。系统是基于B/S架构,用户主要通过连接远程服务器登录在网页中浏览,在诊断过程中网页端与服务器端数据交流频繁,要求数据具有动态性和实时性,因此采用ASP.NET来开发人机交互界面[6,7]。ASP.NET与.NET Framework是集成的,因为ASP.NET是.NET Framework的一部分,整个平台的功能和灵活性对Web应用程序都是可用的。也可从Web上流畅地访问.NET类库以及消息和数据访问解决方案。另外,ASP.NET应用程序采用页面脱离代码技术,编写调试简单,运行性能高。更重要的一点在于,ASP.NET可以根据客户端遵循的HTML标准的不同,生成符合客户端的页面,即支持任何浏览器,因此本文可以使用相同的编程技术来开发专家系统的移动设备界面,如手机和pad页面。

图5 人机交互界面

3 故障诊断实例

本文的研究是基于为采用西门子SINUMERIC 808D数控系统的机床开发一套用于故障诊断的专家系统。下面利用SINUMERIC 808D数控系统实验台架,模拟一组多报警号码的故障诊断实例。图6是当出现700019和700018两个报警号码时的故障诊断界面,可见诊断结果出现两个匹配案例,并按相似度的大小降序排列,点击“Operation”按钮进入解决方案页面,如图所示,按照解决方案操作,找到机床的冷却液箱、添加冷却液、点击“Reset”按钮,则报警解除,成功排除机床故障。

图6 故障诊断界面

图7 故障诊断界面

传统的专家系统直接将推理机输出的诊断结果返回给用户,导致难于理解。本系统采用一种图形化向导式故障排除策略,可以更加直观地引导操作者一步步解决问题。当获取到故障诊断结果后,系统自动搜索相应的故障图片,并自动定义故障点在屏幕上的坐标点,然后调用故障点闪烁程序并显示在相应图片上,最后在屏幕上显示出故障部位图。图形化故障排除向导由六个部分组成:导航按钮,步骤索引,进度条,故障诊断操作,机床结构图片,故障闪烁点。如图7所示。

4 结束语

本文讨论了数控机床图形化故障诊断专家系统的开发与实现,重点讨论了知识库的结构、信息采集模块、故障诊断模块、人机交互界面,在此基础之上,使用C#语言进行ASP.NET开发,设计并实现了故障诊断专家系统,最后通过对实际CNC报警的故障诊断验证了系统的有效性。

[1] 翟鹏,史铁林. 数控机床故障诊断专家系统的设计[J].振动.测试与诊断,1997,17(2):36-41.

[2] 王芙蓉. 机床液压系统故障诊断专家系统的研究与开发[J].山东理工大学学报 (自然科学版),2005,6:009.

[3] Ao M Y,Zhao Y.The Research Status and Development Trend of Fault Diagnosis System for CNC Machine[J].Applied Mechanics and Materials, 2012,229:2229-2232.

[4] 鄂加强,龚金科,王耀南,等.特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统推理机设计[J].湖南大学学报:自然科学版,2006,32(5):46-51.

[5] 崔敬东,高庆成. SQL Server 2005数据库技术与应用实用教程[M].北京:清华大学出版社,2012.

[6] 赛奎春,顾彦玲.ASP.NET项目开发全程实录 [M].北京:清华大学出版社,2013.

[7] 王骞,陈宇,管马舟.C#程序设计经典300例[M].北京:电子工业出版社,2013.

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