一种基于双专家系统的数控机床故障诊断方法与流程

本发明涉及一种基于双专家系统的数控机床故障诊断方法，可用于数控机床的故障诊断，属于数控机床故障诊断领域。

背景技术：

随着我国机械制造业的蓬勃发展，精工产业的生产需求也日益升高。数控机床因能有效的解决复杂、精密、多变化小零件的加工问题而在精工行业广受欢迎。

但数控机床是个复杂、精密的仪器，往往一个故障就可能影响整个数控机床的运行精度和可靠性，这将会使得企业的经济效益受到影响。数控机床具有高复合性、技术性和专业性，一般维修人员难以及时发现故障原因，使得维修时间与成本急剧增加，致使机械专业的人才需求量急剧增加，这将会大大增加产品的生产成本。为解决上述存在的问题，数控机床的故障诊断系统应运而生。

目前，对于数控机床的故障诊断方法主要有：通讯诊断、人工智能专家系统、神经网络诊断、多传感器信息融合诊断和智能化集成诊断。上述的方法中，基于人工智能专家系统的故障诊断方法具有一定的优势并比较符合当代的发展趋势。

技术实现要素：

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于双专家系统的数控机床故障诊断方法，从而解决了目前故障原因诊断正确率低的问题，而且连接了互联网，有利于其他联网数控机床快速解决此类故障。该方法能够快速的扩充故障案例库，使得故障处理速度更快，故障原因查找准确率更高。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于双专家系统的数控机床故障诊断方法，包括以下步骤；

步骤一：数控机床系统实时采集检测信号，并对故障特征信号进行判断；

步骤二：故障信息分别在数控机床故障诊断专家系统和云服务的案例库专家系统中做推理决策；

步骤三：分别将数控机床故障诊断专家系统和云服务的案例库专家系统做出的推理决策提供给用户。

进一步的，所述步骤一具体为：数控机床系统实时采集检测信号通过数控机床数控系统信息采集模块进行采集信息；所述数控机床数控系统信息采集模块包括实时数据采集模块、历史数据记录模块、报警事件数据记录模块和网络接口。

进一步的，所述数控机床数控系统信息采集模块通过电流传感器、电压传感器、振动传感器、温度传感器和噪声传感器等传感器对检测对象信号进行采集，数控中心对故障特征信号进行判断，实现第一时间采集并发现数控机床的故障信号。

进一步的，所述步骤二中，故障信息将分别传送给数控机床的故障诊断专家系统和云服务的案例库故障诊断专家系统；所述数控机床的故障诊断专家系统按照故障树分析法所建立，按照逆向思维逻辑推理出故障原因并给出解决方案；所述云服务的案例库故障诊断专家系统是根据案例库建立，其知识库中包含众多故障信号产生的原因以及对应原因可靠的解决方案，通过搜索案例库中相同或者相似的故障案例从而得到最后的推理决策。

进一步的，所述步骤三具体为：数控机床将会对用户提供两种专家系统的推理决策，分别为机床自身的故障诊断专家系统的推理决策和云服务的案例库专家系统的推理决策，让用户根据自身的实际情况选择合适的解决方案。

本发明的有益效果是：本发明提出的基于双专家系统的数控机床故障诊断方法，其检测方法简单、快速、准确，只需要采集并发送数控机床的故障信号，通过数控系统本身的专家系统和云服务平台上的案件库专家系统同时对故障信号进行推理决策，提高了推理决策的正确性并且弥补了数控机床不更新换代导致的滞后性。

附图说明

图1为本发明的双专家系统的故障诊断流程图示意图；

图2为本发明的数控机床故障特征信号半段流程示意图；

图3为本发明的专家系统故障诊断模型；

图4为本发明的案例库故障诊断模型；

图5为本发明的故障树分析法示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

如图1、图2、图3、图4和图5所示，双专家系统的数控机床故障诊断方法最主要的特征为故障诊断不仅通过数控机床自身的故障诊断专家系统进行故障诊断，并且还与物联网相结合，实现了云服务平台的案例库专家系统诊断。具体的，一种基于双系统的数控机床故障诊断方法，包括如下步骤：

步骤1：数控机床的数控系统进行故障信息采集；具体为：

对数控机床的多个功能系统进行实时检测，当采集到故障特征信号时，将该信号传输给数控系统中心，数控中心将会识别此信号是否为故障信号，当判断此信号为故障信号时，会将故障信号分别传送给数控机床的故障诊断专家系统和云服务的案例库专家系统，其步骤如图2所示的故障信号判断所示。

步骤2：故障信息分别在数控机床故障诊断专家系统和云服务的案例库专家系统中做推理决策；具体为：

数控中心将确定的故障信号分别传送给数控机床的故障诊断专家系统和云服务的案例库故障诊断专家系统。数控机床的专家系统是将数控领域内的专家知识、经验输入到计算机内，使得计算机也能够如同人一样“思考”和“推理”，从而解决数控机床内的故障问题。数控机床的专家系统的知识库及规则按照故障树分析法建立，故障树分析法示意图如图5所示，故障树以系统不希望出现的故障为顶事件，找出能导致顶事件发生的一切中间事件，再找出造成中间事件发生的全部因素，按照此方式一直追溯到造成故障的底事件，将顶事件和底事件之间用逻辑关系连接起来，便形成了故障树。数控机床的故障诊断专家系统使用了逆向思维，已知顶事件，利用逻辑关系层层推理分析直至找到形成这一顶事件的底事件，从而找出故障原因；云服务中的专家系统则是根据案例库建立，其案例库的知识获取来源主要归纳为两大类：一类是联网数控机床系统上传的故障信息，这类故障信息需要维修或者专业技术人员解决故障后，确定其故障原因与解决方法并上传到云服务器的案例库，起到完善案例库的作用。另一类是企业内部的案件积累，这类的案例主要由数控机床厂家的维修人员以及专家提供，这些故障知识不仅准确可靠，而且分类也更加细致。基于案例库的故障诊断模型如图4所示。

步骤3：别将数控机床故障诊断专家系统和云服务的案例库专家系统做出的推理决策输出到人机交互界面供用户选择；具体为：

数控机床的故障诊断专家系统根据故障信号在知识库中层层索引，得出推理决策。同时，云服务中的案例库诊断专家系统也对该故障信号进行故障索引，得到其专业化的故障诊断原因以及对应的解决方案，并将该推理决策发送给数控机床，数控机床将这两种推理决策一同展示给用户，使用户自行选择故障的解决方案。

本发明提出的基于双专家系统的数控机床故障诊断方法，其检测方法简单、快速、准确，只需要采集并发送数控机床的故障信号，通过数控系统本身的专家系统和云服务平台上的案件库专家系统同时对故障信号进行推理决策，提高了推理决策的正确性并且弥补了数控机床不更新换代导致的滞后性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。