基于故障树的数控机床故障诊断系统研究

基于故障树分析的汽车机械故障诊断模型及系统构建作者：张士轩来源：《电脑知识与技术》2019年第26期摘要：现代汽车技术越来越复杂，机械故障的表现多种多样，机械故障诊断定位成为汽车维修工作的难题，故障树分析法是对现代复杂系统设备进行故障诊断的安全可靠方法。

本文分析了汽车机械故障发生的原因，总结了汽车机械故障诊断的方法，构建了汽车机械故障诊断故障树分析模型，设计了汽车机械故障诊断系统，提出了汽车机械故障的预防措施。

本文的研究成果，对于提高汽车机械故障诊断平和汽车维修工作效率等方面具有重要作用。

关键词：故障树分析;汽车机械故障;诊断模型;系统构建中图分类号：U472， TP311; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）26-0259-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：汽车作为一种交通运输工具，给人们出行带来了极大便利，在人们的日常工作和生产生活中发挥着极其重要的作用。

汽车由成百上千个机械零部件构成，结构复杂，工作条件差，由于使用不当和零部件磨损等原因，发生机械故障不可避免。

机械故障是指机械系统因偏离设计状态而丧失部分或全部功能的显现，机械故障是汽车比较常见的一种故障。

由于汽车零部件的寿命是有限的，虽然机械故障发生具有随机性，但随着汽车使用年限增长，机械故障发生总体呈增加趋势。

因此，必须对汽车机械故障引起足够的重视。

故障诊断是对设备运行状态和异常情况做出诊断，并确定故障大体发生部位的过程。

诊断出汽车机械故障的部位和原因后，运用维修技术进行处理，将机械故障及时消除，使汽车运行稳定性及效率得到提升，运行寿命得以延长。

现代汽车技术越来越复杂，机械故障的表现多种多样，机械故障诊断定位成为汽车维修工作的难题，传统的人工诊断排查技术越来越不适应汽车工业发展的需要。

故障树分析（FaultTree Analysis）是安全系统工程最重要的技术之一，已经成为设备故障诊断和预测的有效手段。

基于故障树的牵引电机典型故障诊断研究发布时间：2022-07-18T00:46:20.202Z 来源：《中国科技信息》2022年第33卷3月5期作者：薛源、加慧康、王永鹏、廉超、王国卿[导读] 目前我国经济水平和各行业的快速发展，进一步实现国家双碳战略，薛源、加慧康、王永鹏、廉超、王国卿中车永济电机有限公司山西永济 044500摘要：目前我国经济水平和各行业的快速发展，进一步实现国家双碳战略，轨道交通装备的可靠性已经成为极其重要的一环。

牵引电机发生故障将直接影响轨道交通装备的发展，更重要的是关系到社会秩序的有序进行。

因此，对牵引电机故障诊断研究是十分有意义的。

为了有效降低和谐机车发生故障的概率，确保和谐机车的运营质量，本文对某型号牵引电机故障数据进行了详细分析和研究，得到导致该型牵引电机发生故障的关键，并在设计、加工与安装、使用与维护中提出改进措施，确保和谐机车的可靠运行。

关键词：牵引电机；可靠性；故障树；典型故障引言牵引系统作为地铁车辆的关键系统，其高速断路器的闪断直接影响了正线运行。

经分析，高速断路器的闪断是由于逆变器检测空转滑行导致，虽然故障发生后牵引系统在短暂的保护后即可自动复位，但正线运行中频繁发生的闪断，会对牵引电机及逆变器内部电子元件的使用寿命有很大影响。

优化滑行控制策略，可防止高速断路器频繁闪断，提高正线牵引系统的稳定性，保证地铁列车的正点运营，具有非常重要的意义。

1FTA技术原理概述故障树分析法，又名FTA(FaultTreeAnalysis)，是一种评价系统可靠性和安全性的故障分析方法,常用于电子、仪器仪表和机械设备的故障分析，对于系统故障的诊断、控制、预防有显著的效果。

该方法是一种由失效结果推演到失效原因的分析方法，它对系统失效的原因采用从整体至局部，按树枝状逐渐细化分析的方法。

故障树分析法可以分析单一缺陷引发的系统故障，同时，还可以分析多因素同时失效发生的情况。

故障树的定性分析就是找出有可能导致顶事件发生的所有子事件，又称为最小割集。

基于故障树的数控机床故障诊断系统
摘要：故障诊断系统源自于诊断机械设备的故障，一般包括基于制造过程的制造设备的故障诊断与状态监测。

制造过程是指制作零件参数、零件制作流程等；制造设备一般包括机床、量具、夹具、刀具等等。

机械装置工作时的情况侦测以及故障辨别通常包括两点内容:一是在设备工作中发生异常问题时对装置的故障展开研究、辨别；一是对装置的工作情况展开实时监测。

利用对数控机床的每个分系统进行科学研究，对每个数控机床故障问题相关的工作者的经验要尽量去多方面采集和整理，并对其信息来源展开分类汇总，以此建立准确的信息数据库，利用恰当的运算技巧，通过计算机编程来实现。

关键词：故障树；数控机床故障诊断
1 关于数控机床故障诊断系统概述
1.1数控机床故障诊断技术基本组成
1.1.1对机床故障诊断的数据研究
即故障信息数据的收集、整理与判断的研究；
1.1.2对机床电气和机械部件的研究
即对导致机床电气以及机械原装置损坏的变更、消耗、变形、分解、畸变、腐蚀等变换原理的研究；
1.1.3对科学原理与逻辑判断方面的研究
通过模拟判断、逻辑判断、科学推理和计算机模拟等手段，检测故障出现的为止以及故障产生的原因。

1.2常用的基于故障数的数控机床诊断方法。

基于故障树的智能故障诊断方法．故障树理论基础故障树分析法(fault tree analysis, FTA)是分析系统可靠性和安全性的一种重 要方法，现己广泛应用于故障诊断。

基于故障的层次特性， 其故障成因和后果的 关系往往具有很多层次并形成一连串的因果链, 就构成故障树。

故障树(FT)模型是一个基于被诊断对象结构、功能特征的行为模 型,是一种定性的因果模型, 以系统最不希望事件为顶事件, 以可能导致顶事件 发生的其他事件为中间事件和底事件, 并用逻辑门表示事件之间联系的一种倒树状结构。

它反映了特征向量与故障向量 (故障原因 )之间的全部逻辑关系。

故障树法对故障源的搜寻直观简单,它是建立在正确故障树结构的基础上 的。

因此建造正确合理的故障树是诊断的核心与关键。

但在实际诊断中这一条件 并非都能得到满足,一旦故障树建立不全面或不正确, 则此诊断方法将失去作用。

二．基于故障树的故障诊断方法故障树分析法(Fault Tree Analysis , FTA)又叫因果树分析法.它是目前国际 上公认的一种简单、有效的可靠性分析和故障诊断方法, 是指导系统最优化设计、 薄弱环节分析和运行维修的有力工具。

故障树分析法首先要在一定环境与工作条件下, 找到一个系统最不希望发生 的事件,通常以人们所关心的影响人员、 装备使用安全和任务完成的系统故障为 分析目标,再按照系统的组成、结构及功能关系,由上而下,逐层分析导致该系 统故障发生的所有直接原因,并用一个逻辑门的形式将这些故障和相应的原因事 件连接起来, 建立分析系统的故障树模型, 从而, 形象地表达出系统各功能单元 故障和系统故障之间的内在逻辑因果关系。

这种方法既能分析硬件本身的故障影响,又能分析人为因素、 环境以及软件的影响． 不仅能对故障产生的原因进行定 性分析,找出导致系统故障的原因和原因组合, 确定最小割集和最小路集, 出系统的薄弱环节及所有可能失效模式, 还能进行相关评价指标的定量计算。

基于故障树分析法的数控机床故障诊断【摘要】故障树分析法可进行数控机床故障分析，寻找故障点和分析故障原因，是一种相当有效的数控机床故障诊断方法。

【关键词】数控机床；故障树；诊断数控机床是指应用了数控技术对其加工过程进行自动控制的机床，伴随着中国制造业的快速发展，数控机床已经广泛应用于几乎所有的制造行业。

为了提高生产效率，其中之一就是要提高机床有效度，即当机床出现故障时，就要采取科学合理的方法找出故障点并排除故障，减少故障时间。

故障树分析（Fault Tree Analysis，FTA）可进行故障分析，寻找故障点和分析故障原因，是一种相当有效的数控机床故障诊断方法。

1故障树分析法故障树分析法是一种由果到因的演绎分析方法，它是基于故障的层次特性及故障成因和后果的关系，将系统故障形成的原因由总体至部件按树枝状逐级细化的分析方法。

1.1故障树定义故障树分析中，把所研究系统最不希望发生的故障状态作为故障分析的目标，这个最不希望发生的系统故障事件称为顶事件。

然后找出直接导致这一故障发生的全部因素，它可能是部件中硬件失效、人为差错、环境因素以及其它有关事件，把它们作为第二级。

再找出造成第二级事件发生的全部直接因素作为第三级，如此逐级展开，一直追溯到那些不能再展开或毋需再深究的最基本的故障事件为止。

这些不能再展开或毋需再深究的最基本的故障事件称为底事件，而介于顶事件和底事件之间的其它故障事件称为中间事件。

把顶事件、中间事件和底事件用适当的逻辑门自上而下逐级连接起来所构成的逻辑结构图就是故障树。

1.2建立故障树的步骤１）确定故障树的顶事件。

顶事件是系统级故障事件，对于数控机床故障，顶事件应满足：（1）顶事件的发生与否必须有明确的定义；（2）顶事件必须是能进一步分解的，即可以找出使顶事件发生的次级事件；（3）顶事件必须能够度量。

２）确定故障树的边界条件。

故障树边界条件应包括：（1）初始状态应指明与顶事件发生有关的部件的工作状态。

数控机床故障诊断与维修研究摘要数控机床已经成为现代制造业中不可或缺的设备之一。

然而，在机床长期使用的过程中，难免会出现各种各样的故障，影响机床的正常运行。

为了提高机床的生产效率和减少生产成本，需要及时诊断和维修机床故障，保障机床的正常运行。

本文通过对数控机床故障诊断和维修进行研究和探索，总结了常见故障类型、故障诊断原则和一般步骤，以及伺服系统和PLC的故障诊断方法。

通过这些研究成果，能够帮助机床维修人员更加有效地诊断和维修机床故障，提高机床的生产效率和精度，促进制造业的可持续发展。

关键词：数控机床；故障诊断；维修研究1数控机床故障诊断的原则及一般步骤1.1数控机床的诊断原则1.1.1全面性原则数控机床是一个复杂的系统，故障往往涉及到多个方面和细节，因此在故障诊断中要全面考虑，不仅要关注故障表现，还要考虑机床的构造、性能和使用情况等因素。

如果只关注某个方面，可能会忽略其他重要因素，导致故障不能被有效解决。

1.1.2系统性原则数控机床由许多部件组成，这些部件之间存在着复杂的相互作用关系。

在故障诊断中要从整个系统的角度去考虑，从机床整个系统的构成以及各部分之间的关系入手，这样才能找到故障的根本原因，避免简单从局部考虑而忽略了整个机床系统的因素。

1.1.3分析性原则数控机床的故障往往不是简单的机械故障，而是涉及到电气、控制和软件等多个方面的问题。

在故障诊断中要采用科学的分析方法，找到故障的根本原因，避免盲目地去修理已经被替换过的零部件。

通过深入分析，可以找到真正的问题所在，以便更好地解决问题。

1.2数控机床故障诊断的一般步骤1.2.1收集信息收集机床使用者反映的故障信息，包括故障现象、故障出现的时间和频率等。

同时对机床的使用记录和维修记录进行查阅，了解机床的使用情况和维修历史，以便更好地判断故障的性质和程度。

1.2.2确认故障现象对机床的故障现象进行全面的观察和分析，了解故障的具体表现，例如：加工件出现瑕疵、机床噪音过大等。

基于故障树的数控机床故障诊断系统摘要:数控机床的故障诊断不及时不准确,会给制造企业带来巨大的经济损失,因此,数控机床的故障诊断与维护一直是制造业研究的热点之一。

本文在分析数控机床特点的基础上,运用故障树分析法建立数控机床主要部位的故障树模型,依据此模型开发了一套基于故障树的故障诊断系统,该系统具有诊断速度快、诊断结果准确率高的特点,有效实现了数控机床故障的智能分析诊断。

关键词:故障树数控机床故障诊断中图分类号:tp315 文献标识码:a 文章编号:1674-098x(2012)06(c)-0068-021 引言随着工厂自动化程度的提高,数控机床已经成生产线上的关键设备,如果出现故障但维修不及时,往往会波及到整个生产过程,长时间停机将会造成巨大的经济损失[1]。

然而不管生产设备的可靠性有多高,其发生故障是不可避免的,因此提前进行诊断以及在发生故障后能及时进行维修,对于企业来说是非常有意义的。

数控机床是由主机、数控装置、驱动装置、辅助装置等多个子系统构成的复杂机电系统,其故障产生的原因往往比较复杂[2]。

由于数据机床的故障既有机械故障,又有电气故障,还有液压故障,故障种类多,故障级别也不同,因此,有必要采用故障树分析法对数控机床故障进行分析,按层级建立故障树,并以此作为专家系统的知识获取,能有效建立基于规则的故障诊断系统。

2 故障树的建立和分析2.1 故障树分析法故障树分析法采用逻辑方法,形象的进行故障分析,具有简单明了、思路清晰、逻辑性强等特点。

可做定性分析、定量分析。

体现了系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性,是安全系统工程主要的分析方法。

将系统级的故障现象(顶事件)与最基本的故障原因(底事件)之间的内在关系表示成树形的网络图,逐层之间由数字逻辑关系构成。

它通常把系统的故障状态称为顶事件,通过树状结构搜索,然后找出系统故障和导致系统故障的诸多原因之间的逻辑关系。

并将这些逻辑关系用逻辑符号表示出来,由上而下逐层分解,直到不能分解为止,推导出各故障和各单元故障之间的逻辑关系,利用这些逻辑关系最终找出对应的底层故障原因[3]。

加工中心主轴典型故障诊断分析及解决方案摘要：加工中心主轴是机床最重要的机械部件之一，一般情况下，在机床所有的控制轴中，其消耗的功率最大，在切削工件时承受的负载较大，相对来讲，对主轴的各项精度要求也比较高，且能够输出不同的转速（每分钟几千转甚至一万转以上）和转矩，以满足不同加工工艺的要求。

可见主轴能否正常运转直接制约着机床的整体运行，有必要针对加工中心主轴故障的诊断方法进行深入分析和探讨。

本文正是在这样的背景下，并根据实际工作中的具体案例和经验，在研究典型故障的基础上，总结提炼出行之有效的解决方案。

关键词：加工中心；主轴；故障诊断引言数控机床主轴系统是数控机床的核心功能系统之一，其在机床工作过程中起到了动力传输作用，关系着整个机床的稳定运行，它一旦发生故障将会严重影响到机床正常运行，降低加工零件的精度和质量，因此提高主轴系统的可靠性对提高整个机床的可靠性有着重要的意义。

诸多学者对数控机床主轴系统做了大量的研究和分析，通过分析数控机床主轴的故障原因，得到了系统的薄弱环节，并对其提出了改进措施。

采用故障总时间法对主轴系统现场试验数据进行预处理，从而提高了可靠性建模的准确性。

对数控磨床主轴系统的故障数据进行处理，确定主轴系统的分布类型，最终完成了对主轴系统的可靠性评估。

1.加工中心主轴不转故障及处理措施（1）故障现象某龙门式加工中心在执行机械手自动换刀时，由于主轴不转而导致换刀失败，且在MDI/AUTO状态下均不能正常旋转，也无任何报警或提示。

（2）故障分析和解决方案设备故障一般可分为硬件故障、软故障（参数、PLC等方面）或者机械、电气故障。

此设备主轴不转的可能原因较多，首先进行机床的数据备份恢复，故障依旧，基本排除了软故障，硬件故障的可能性较大。

然后去掉主轴使能，手转主轴可以正常旋转，无机械卡死等异常情况，加上使能后主轴停止。

主轴和电动机脱开后，执行主轴正/反转指令后，主轴电动机也不转。

从故障现象分析，考虑到该故障是在自动换刀过程中出现的，换刀流程中任何一步没有完成（有相应检测信号），都会影响到其他步骤，于是重点检查了“主轴紧刀完成”这一步。

3个智能故障诊断方法
智能故障诊断的方法主要有以下三种：
1. 基于故障树的方法：这是一种图形演绎法，将系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表（故障树），能直观地反映故障、元部件、系统及原因之间的相互关系。

这种方法的优点是简单易行，缺点是对于复杂的系统，故障树可能会非常庞大而不适用，并且其依赖性较强。

2. 基于案例的推理方法：这种方法能通过修改相似问题的成功结果来求解新问题。

3. 基于模糊推理的方法：这种方法利用模糊集合论和模糊逻辑的思维，处理不确定或不精确的知识，从而推理出结论。

这三种方法在具体使用时需结合实际情况和诊断需求，必要时可以咨询专业人士。