在制造業裝備中,數控雙頭銑床的占有率不斷進步,它是出產中的關鍵設備,若呈現毛病后不能及時正確地進行毛病確診和維修,將帶來較大的經濟損失。伺服體系是數控機床的重要組成部分,在連續出產過程中,伺服體系任何部分發生毛病,都會影響加工精度及功率,并可能損壞整個機床,乃至影響整個出產線的正常運轉,造成嚴重的經濟損失。及時、準確的確定其毛病,能夠降低出產加工成本,進步出產功率及機床的可靠性。

　　為了精確完成數控銑床的毛病確診與預告,本文以數控雙頭銑床的典型代表全永數控雙頭銑床的伺服體系為研討對象,對數控銑床伺服體系運轉過程中其主要組成部分傳動組織、驅動體系、檢測設備毛病發生的機理進行了深入剖析。以剖析的數控銑床伺服體系毛病機理為根底,選用小波的辦法對傳動組織的軸承進行毛病確診,應用根據擴展卡爾曼濾波的辦法對驅動體系的電機毛病進行確診。因為伺服進給體系的雜亂性和各種毛病確診辦法所固有的局限性,很難經過一種確診辦法處理毛病確診問題。

　　為了有用利用帶有各種不確定性的定量信息和定性常識,完成對數控銑床伺服體系這一雜亂機電體系的歸納毛病確診,提出了根據依據推理算法的相信規矩庫推理辦法(RIMER), RIMER主要包含常識的表達和常識的推理。其間,常識的表達經過相信規矩庫(BRB)專家體系來完成,而常識的推理則經過依據推理(ER)算法完成。BRB體系由一系列相信規矩組成,它本質上是一種專家體系,能夠有用利用各種類型的信息,樹立輸入和輸出之間的非線性模型。最終提出了相信規矩庫專家體系的離線優化模型。

　　臥式數控銑床

　　針對數控銑床毛病的特點,結合以上作業,對數控銑床伺服體系的毛病確診與預告進行了深入研討。選用根據相信規矩庫的辦法對數控銑床伺服體系的作業臺進行毛病確診。根據相信規矩庫(BRB)的推理辦法,提出了一種根據BRB的毛病猜測模型,該模型能夠利用多個特征量的半定量信息完成毛病的歸納猜測。最終利用該模型對伺服體系中絲杠的毛病進行預告。仿真試驗驗證了該辦法能夠充分利用各種不確定信息,進步了確診與預告的精度。根據LabVIEW開發了數控雙頭銑床伺服體系毛病確診與預告體系軟件,完成了體系的毛病確診與預告等功能。經試驗及實際應用驗證,設計開發的毛病確診與預告體系確診精度高,體系運轉安穩可靠。