锻压机床运行状态检测及故障诊断方法研究

2024-05-16尚进白新恒

中国设备工程 2024年9期

尚进，白新恒

（中国航发动力股份有限公司，陕西西安 710021）

锻压机床在工业生产中扮演着至关重要的角色，但长时间运行和高强度工作往往会导致机床的故障和损坏。因此，对于锻压机床的运行状态进行实时监测和故障诊断具有重要的意义。

1 锻压机床运行状态检测及故障诊断的重要性

首先，锻压机床的运行状态检测有助于及时发现潜在的问题和异常。通过监测和分析机床的运行参数，如温度、振动、噪音等，可以判断机床是否正常工作。如果发现异常情况，可以及时采取措施进行调整或维修，避免故障进一步扩大，减少生产事故和停机损失。其次，故障诊断对于锻压机床的可靠性和安全性非常重要。通过对机床故障的准确诊断，可以确定故障原因，并采取相应的维修措施，有助于恢复机床的正常运行，避免生产中断和损失。同时，故障诊断还可以提供数据支持，帮助改进机床设计和制造，提高机床的可靠性和稳定性。其次，锻压机床的运行状态检测和故障诊断还可以提高生产效率和质量。通过监测机床的工作状态，可以及时发现并纠正生产过程中的问题，避免不良品的产生。最后，锻压机床的运行状态检测和故障诊断对于设备维护和管理也具有重要意义。通过定期检测和诊断，可以制定合理的维护计划，及时更换磨损部件，延长机床的使用寿命。同时，还可以收集和分析机床的运行数据，为设备管理提供科学依据，实现预防性维护和优化资源配置。

2 锻压机床运行状态检测系统技术方案设计

2.1 运行状态检测系统的作用和目标

运行状态检测系统是一种用于监测和评估设备、机器或系统运行状态的技术系统。它的作用是实时获取设备或系统的运行数据，并通过分析和比较这些数据，判断设备是否正常运行，以及是否存在异常或故障。运行状态检测系统的目标有以下几个方面：一是预防故障。通过监测设备的运行状态，可以提前发现潜在的故障迹象，并采取预防措施，避免设备故障和停机时间的损失。二是提高安全性。运行状态检测系统可以监测设备的安全参数，如温度、压力、振动等，及时发现异常情况，并采取相应的措施，以确保设备和工作环境的安全。三是优化维护计划。通过对设备运行状态的监测和分析，可以了解设备的健康状况和寿命预测，从而制定合理的维护计划。四是提高效率。通过实时监测设备运行状态，可以及时发现运行异常或效率低下的问题，并采取相应的措施进行调整和优化。五是支持决策。运行状态检测系统提供了大量的数据和分析结果，可以为管理层提供决策支持。基于对设备运行状态的了解，管理层可以做出合理的决策，包括设备更新、更换、升级等，以提高企业的竞争力和经济效益。

2.2 检测系统的硬件设计

2.2.1 传感器选择和布置

在锻压机床运行状态检测系统中，需要选择合适的传感器来监测关键参数。常用的传感器包括压力传感器、温度传感器、振动传感器等。根据实际需求，选择适当类型和规格的传感器，并将其布置在关键位置，以获得准确的数据。例如，压力传感器可以安装在液压系统中，用于监测液压系统的工作压力；振动传感器可以安装在机械结构上，用于监测机械振动情况。

2.2.2 数据采集和传输模块设计

为了获取传感器采集到的数据，需要设计数据采集和传输模块。该模块负责将传感器采集到的模拟信号转换成数字信号，并进行数据处理和传输。通常使用模数转换器（ADC）将模拟信号转换成数字信号，并使用微处理器或单片机对数据进行处理和存储。此外，还需要设计合适的通信接口，如串口、以太网或无线通信模块，用于将数据传输到上位机或云端服务器。

2.2.3 控制单元的选择和设计

控制单元是锻压机床运行状态检测系统的核心部分，负责接收并处理传感器采集到的数据，并根据预设的算法进行状态判断和控制。在选择控制单元时，需要考虑计算性能、存储容量和接口要求等因素。常见的控制单元包括微处理器、单片机或嵌入式系统。根据实际需求，设计相应的软件算法和控制逻辑，实现对锻压机床运行状态的监测和控制。

2.3 锻压机床检测系统组成结构设计

2.3.1 状态系统硬件采集设计

锻压机床的硬件采集设计涉及传感器选择和布置、数据采集和传输模块设计以及控制单元的选择和设计。根据锻压机床的检测需求，选择适合的传感器进行数据采集，如压力传感器、温度传感器、位移传感器等。将传感器布置在关键位置，确保准确获取相关数据。设计数据采集和传输模块，包括模数转换器（ADC）和通信接口，将传感器采集的模拟信号转换为数字信号，并通过串口、以太网或无线通信等方式传输数据。选择合适的控制单元，如单片机、DSP芯片或嵌入式计算机，进行数据处理和判断。

2.3.2 相机未检测软件TCP/IP信号传输设计

锻压机床的相机未检测软件设计主要涉及相机的选择和布置、图像处理算法的设计以及TCP/IP信号传输设计。选择适合的相机进行图像采集，并将其布置在需要检测的位置。设计图像处理算法，对采集到的图像进行处理和分析，实现对锻压机床的未检测情况的判断。设计TCP/IP信号传输模块，将图像处理结果传输到控制单元进行处理和显示。

2.3.3 大型齿轮运行检测设计

锻压机床的大型齿轮运行检测设计主要涉及大型齿轮的选择和布置、振动传感器的选择和布置以及数据采集和处理算法的设计。根据锻压机床的大型齿轮检测需求，选择合适的大型齿轮进行布置。选择适合的振动传感器进行数据采集，将其布置在齿轮附近，实时监测齿轮的振动情况。设计数据采集和处理算法，对振动数据进行分析和判断，实现对大型齿轮运行状态的检测。

2.3.4 气点平衡与气压内部问题

锻压机床的气点平衡与气压内部问题设计主要涉及气点平衡传感器的选择和布置、气压传感器的选择和布置以及数据采集和处理算法的设计。选择适合的气点平衡传感器和气压传感器进行数据采集，将其布置在锻压机床的气系统中，实时监测气点平衡和气压的情况。设计数据采集和处理算法，对气点平衡和气压数据进行分析和判断，实现对锻压机床气系统的检测和控制。

2.4 检测系统的软件设计

2.4.1 数据处理算法

在锻压机床检测系统中，需要设计合适的数据处理算法来分析和处理采集到的传感器数据，这些算法可以用于提取特征、滤波、去噪、数据转换等操作。例如，可以使用数字滤波器对传感器数据进行平滑处理，消除噪声干扰；还可以使用信号处理算法提取频域或时域特征，用于进一步分析和判断机床的运行状态。

2.4.2 状态识别和分类方法

为了实现对锻压机床运行状态的准确识别和分类，需要设计相应的算法和模型。常见的方法包括机器学习算法（如支持向量机、神经网络、决策树等）和模式识别算法。通过对已知状态样本进行训练，建立模型，并使用该模型对新的数据进行分类和识别。例如，可以使用监督学习算法训练一个分类器，根据传感器数据判断机床是正常运行、异常运行还是故障状态。

2.4.3 用户界面设计

用户界面应包括实时数据显示、状态报警、历史数据查询等功能。可以使用图表、图像、进度条等可视化元素来展示数据和状态信息。同时，还要考虑用户交互性，使用户能够方便地进行参数设置、故障排查等操作。用户界面设计应符合人机工程学原理，以提供良好的用户体验。

2.5 系统集成与测试

2.5.1 硬件和软件的集成

在锻压机床检测系统中，硬件和软件需要进行有效的集成。首先，将数据采集模块与传感器连接，并确保传感器正常工作并能够准确采集数据。其次，将数据采集模块与控制单元连接，确保数据可以顺利传输到控制单元。然后，将控制单元与显示屏、报警器等外部设备连接，以实现对系统状态的监测和报警。最后，通过编程和配置，将软件与硬件相互配合，确保系统可以正常运行。

2.5.2 系统的功能测试

在集成完成后，需要对系统进行功能测试。这包括测试各个传感器的准确性和稳定性，确保它们能够正确地采集和传输数据。同时，测试控制单元的功能，验证其对数据的处理和控制逻辑是否正确。此外，还需要测试外部设备的功能，如显示屏是否能够正确显示系统状态，报警器是否能够发出警报等。

2.5.3 性能评估和优化

在功能测试通过后，需要对系统的性能进行评估和优化。首先，评估系统的响应速度和稳定性，确保系统能够及时准确地检测和响应锻压机床的状态变化。其次，评估系统的数据处理能力和存储容量，确保系统能够处理大量的数据并保存历史记录。最后，根据评估结果进行必要的优化措施，如调整传感器布置、优化算法和控制逻辑等，以提高系统的性能和可靠性。

3 锻压机床故障诊断方法

3.1 特征提取与选择

3.1.1 故障特征的定义和提取方法

故障特征是指从原始信号或数据中提取出的具有代表性的信息，用于描述和区分不同故障状态。首先，需要定义合适的故障特征，可以包括时域特征（如均值、方差、峰值等）、频域特征（如功率谱密度、频率峰值等）和时频域特征（如小波变换系数等）。然后根据定义的故障特征，采用相应的信号处理方法进行提取，如傅里叶变换、小波变换、时频分析等。

3.1.2 特征选择方法

特征选择是为了从大量的故障特征中选择出最具有区分能力和重要性的特征。常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。过滤式方法通过统计分析或相关性分析来评估特征与故障状态之间的关系，然后选择相关性较高的特征。包裹式方法则通过构建一个评估函数，将特征选择问题转化为优化问题，从而选择出最佳的特征子集。嵌入式方法是在机器学习算法中直接进行特征选择，如决策树、支持向量机等。

3.1.3 特征工程的优化策略

特征工程是指对提取的故障特征进行进一步处理和优化，以提高故障诊断的准确性和效果。常用的特征工程优化策略包括特征缩放、特征组合和降维。特征缩放可以将不同量纲的特征统一到相同的尺度上，避免特征之间的差异影响模型训练。特征组合可以通过数学运算或领域知识将多个特征组合成新的特征，以增强特征的表达能力。降维则是通过主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）等方法，将高维特征空间降低到低维空间，以减少特征的数量和复杂度。

3.2 故障诊断模型构建

3.2.1 机器学习算法的选择和设计

在构建锻压机床故障诊断模型时，需要选择适合的机器学习算法。常用的算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。根据实际需求和数据特点，选择合适的算法，并进行相应的算法设计。例如，可以使用决策树算法来构建故障分类模型，通过判断输入特征的不同属性值来预测机床的故障类型。

3.2.2 模型训练和优化

在模型训练阶段，需要准备标记好的训练数据集。该数据集应包含正常运行状态和各种故障状态下的特征数据。使用选定的机器学习算法对数据集进行训练，并通过优化算法参数来提高模型的准确性和鲁棒性。例如，可以使用交叉验证技术来评估模型的性能，并调整算法参数以达到最佳效果。

3.2.3 故障诊断模型的评估和验证

在构建锻压机床故障诊断模型后，需要对其进行评估和验证。首先，使用独立的测试数据集来评估模型的性能，包括准确率、召回率、精确率等指标。同时，可以绘制混淆矩阵、ROC曲线等图表来可视化模型的分类结果和性能。

3.3 实验与应用

3.3.1 实验设计和数据集构建

根据不同的故障类型和目标，选择适当的故障模拟方法和实验参数。例如，可以通过在机械结构上安装故障模拟器来模拟不同的故障情况，如轴承磨损、齿轮啮合不良等。同时，还需要选择合适的传感器来采集实验数据，如振动传感器、温度传感器等。数据集构建是实验的关键步骤。通过对锻压机床进行实验操作，采集包括振动信号、温度变化、电流波形等多种数据。同时，还需要记录实验过程中的控制参数和工艺参数等相关信息，以便后续的故障诊断分析。

3.3.2 故障诊断系统的实际应用

在实验数据采集完成后，需要将故障诊断系统应用于实际的锻压机床中。这包括将数据传输到故障诊断系统的计算设备中，并进行数据预处理、特征提取和模型训练等步骤。根据实验设计和故障类型，选择合适的故障诊断算法和模型，对实验数据进行分析和判断。

3.3.3 效果评估和分析

在故障诊断系统的实际应用过程中，需要对其效果进行评估和分析。可以使用一些指标来评估诊断准确性和效率，如故障检测率、误报率、漏报率等。通过与人工诊断结果进行比较，验证故障诊断系统的可靠性和有效性。此外，还可以对实验数据进行进一步的分析，以探索故障特征和模式。例如，可以使用信号处理技术和数据挖掘方法，提取故障特征，并建立故障分类和预测模型。