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数控机床故障信号分析与特征提取数控机床在现代化制造中扮演着关键角色。
这些机床运行的状态直接影响到制造产品的质量和效率。
然而，随着设备复杂性的增加，数控机床出现故障的风险也在上升。
因此，开发出有效的故障检测和诊断系统，对于保证数控机床的正常运行至关重要。
数控机床的故障信号通常包含丰富的信息，可以反映设备的运行状态。
这些信号可以通过各种传感器进行采集，包括温度、压力、振动等。
通过对这些信号进行深入分析，可以提取出与设备健康状况相关的特征。
特征提取是从原始数据中提取有意义的信息，以描述和识别数据的过程。
在数控机床故障诊断中，特征提取可以包括以下步骤：数据预处理：由于采集到的信号可能包含噪声和其他干扰因素，需要对数据进行预处理，包括滤波、去噪等。
特征提取：通过使用各种信号处理技术，从预处理后的数据中提取出与设备状态相关的特征。
这些特征可能包括频谱特征、时域特征、小波特征等。
特征优化：为了提高故障检测和诊断的准确性，需要对提取的特征进行优化。
这可以通过各种机器学习算法来实现，如主成分分析（PCA）、遗传算法等。
随着和机器学习技术的发展，智能故障诊断系统在数控机床中的应用越来越广泛。
这些系统可以通过对采集的故障信号进行深度学习和模式识别，自动识别和预测设备的健康状况。
数控机床的故障信号分析与特征提取是实现高效和准确的设备故障检测和诊断的关键。
通过应用现代信号处理和技术，我们可以更好地理解和利用数控机床的故障信号，以实现更智能、更高效的制造过程。
随着工业技术的不断发展，机械设备的复杂性不断提高，从而导致机械设备故障的概率也随之增加。
因此，如何有效地进行机械故障的诊断和维修成为了一个重要的问题。
而基于振动信号的机械故障特征提取与诊断作为一种重要的故障诊断方法，得到了广泛的应用和认可。
振动信号的采集是进行机械故障特征提取的前提。
对于不同种类的机械设备，需要采用不同的振动信号采集方法。
其中，常用的振动信号采集方法包括加速度传感器、速度传感器和位移传感器等。
数控机床进给伺服系统类故障诊断与处理数控机床进给伺服系统是数控机床中非常关键的一个组成部分，它直接影响机床加工的精度和效率。
然而，在使用过程中，由于各种原因，进给伺服系统可能会出现故障。
本文将介绍数控机床进给伺服系统的常见故障及其诊断与处理方法。
一、数控机床进给伺服系统常见故障1. 运动不平稳：机床在加工工件时，出现运动不平稳的情况，可能是由于进给伺服系统的故障引起的。
这种情况表现为运动过程中有明显的抖动或者不稳定的现象。
2. 运动失效：机床无法正常运动，不响应操作指令。
这种情况可能是由于进给伺服系统的电源故障、控制器故障或者连接线路故障引起的。
3. 位置误差过大：机床在加工过程中，位置误差超过了允许范围，导致加工工件的尺寸不准确。
这种情况可能是由于进给伺服系统的位置反馈元件（如编码器）故障引起的。
4. 加工速度过慢：机床在加工时，进给速度远低于预设值，导致加工效率低下。
这种情况可能是由于进给伺服系统的电机故障或者速度控制回路故障引起的。
二、故障诊断与处理方法1. 运动不平稳的诊断与处理：首先，检查机床的润滑系统，确保润滑油是否充足，并且清洁。
其次，检查机床的传动系统，确保螺杆和导轨的润滑良好。
如果问题还未解决，可以通过检查进给伺服系统的控制器参数是否正确、电机驱动器是否正常工作等方式进一步诊断。
2. 运动失效的诊断与处理：首先，检查进给伺服系统的电源供应情况，确保电源正常。
其次，检查进给伺服系统的连接线路，包括电源线、编码器连接线等，确保线路没有松动或者断裂。
如果问题还未解决，可以通过检查进给伺服系统的控制器和电机驱动器是否正常工作等方式进一步诊断。
3. 位置误差过大的诊断与处理：首先，检查进给伺服系统的位置反馈元件，如编码器是否损坏或者松动。
如果问题还未解决，可以通过检查进给伺服系统的控制器参数是否正确、电机驱动器是否正常工作等方式进一步诊断。
4. 加工速度过慢的诊断与处理：首先，检查进给伺服系统的电机是否正常工作，包括电机是否有异常声音或者发热等。
数控机床伺服系统常见故障的诊断及其处理数控机床伺服系统是机床的重要组成部分，其故障会严重影响机床的生产效率和质量。
本文将对数控机床伺服系统常见故障进行分析，提供相应的诊断和处理方法，帮助机床维修工程师进行有效的故障排查。
一、伺服电机输出不稳定或不工作的故障1. 伺服电机电气连接故障。
在伺服电机输出不稳定或不工作的情况下，首先要检查电气连接是否良好，包括伺服电机与伺服主轴电机之间的电气连接是否正常、伺服驱动器电气与伺服电机之间的连接是否正确、接地是否合格等，排除电气连接问题。
2. 伺服电机本身故障。
伺服电机的故障如轴承磨损、线圈断路、电机转子故障等都会导致输出不稳定或不工作的情况，需要进行检测和维修。
常见的检测方法如用万用表测量电机的电阻，检查电机转动是否灵活、轴承是否正常等。
3. 伺服驱动器故障。
伺服驱动器的故障如防护电路故障、电源故障、接口板连接不良等都会导致伺服电机输出不稳定或不工作，需要检查相应的部件进行排查。
常见的检测方法如检查驱动器是否有报警信号、电源是否正常、接口板是否正确插接等。
二、伺服系统位置偏移或误差过大的故障1. 导轨故障。
导轨质量差、磨损严重或进刀太大等都会导致伺服系统位置偏移或误差过大，需要检查导轨表面是否有磨损痕迹以及导向面是否平整。
2. 动态中的机械振动、系统震动或机床本身质量不好。
这些因素在机床运行中都会产生影响，导致伺服系统位置偏移或误差过大，需要进行检查和调整。
调整方法可采用优化机床支撑结构、调整伺服参数等。
3. 伺服系统参数设置错误。
如伺服系统的比例系数、积分系数和微分系数未能正确设置，将导致位置偏移或误差过大。
此时需要检查和调整伺服系统的参数设置。
三、伺服系统温度过高或过低的故障伺服系统的温度过高或过低都会导致数控机床性能下降，进而影响机床的精度和稳定性。
常见的故障原因包括：1. 冷却系统故障。
如冷却水温度过高或过低、冷却系统中水泵或水管路堵塞、扇叶损坏等都会导致伺服系统温度异常。
实验一振动检测故障诊断一、实验内容与目的1、了解振动信号采集、分析与处理的整个过程及注意事项；2、了解并掌握测试仪器的连接、信号的敏感参数选取、测点布置及各注意事项；3、掌握信号的时域分析、频域分析理论与特点。
二、实验设备⑴振动实验台，电机及数据线等；⑵振动加速度传感器YD36(2只）：电荷灵敏度SC=7。
99 PC/m.s-2；⑶DLF2通道四合一放大滤波器;⑷INV306DF 16通道智能信号采集仪；⑸Coinv Dasp2003专业版信号采集分析与处理系统。
信号采集与分析系统基本框图如图1－1所示。
图1 信号采集与分析系统框图另外，简易诊断设备有BZ－8701A便携式测振仪。
三、实验原理1、振动测量敏感参数的选取常用的振动测量参数有加速度a(t）、速度v(t)和位移x（t）。
假定振动位移信号x（t）为：x(t)= Asin（ωt+ϕ）（1)则振动速度信号为：v(t）= Aωcos(ωt+ϕ) （2)ωsin（ωt+ϕ） (3）振动加速度信号为：a(t）=-A2由上式可知，当传感器拾取的信号很微弱时,位移信号x（t）和速度信号v(t)幅值很小,由于频率的放大作用，加速度的信号的幅值相比相应的位移和速度分量的幅值要大得多,加速度参数在高频范围更加敏感，所以选择加速度振动信号.实用上，参数的选定可参考以下频率范围进行：低频范围（10~100Hz）―位移参数;中频范围(10～1000Hz）―速度或称振动烈度（Vrms)；高频范围（＞1000Hz)―加速度参数。
2、振动信号分析与处理（傅里叶级数)对于一个复杂的周期振动信号可以用傅里叶级数展开,即可将这个信号分解成许多不同的频率的正弦和余弦的线性叠加.四、实验步骤1、根据选取的敏感参数选择振动传感器；2、合理布置测点，测点布置的是否合理，直接关系到采集信号的真空性。
要注意以下：⑴所布置的测点要固定，且固定面要光滑、绝缘，并且要用特殊明显的标记符号标出。
数控机床常用的传感器类型
数控机床作为现代制造业中不可或缺的重要设备，其控制系统中涉及到的传感器类型也十分多样化。
以下是数控机床常用的传感器类型：
1. 光电传感器：用于检测工件的位置和运动状态，包括反射式、穿透式和光电开关等。
2. 触发式传感器：常用于测量工件的尺寸和形状，包括机械式和电子式触发器。
3. 温度传感器：用于测量机床各部件的温度，包括热电偶、热敏电阻和红外线温度计等。
4. 压力传感器：用于测量液压系统、气压系统等的压力，包括压阻式、压力变送器和压力开关等。
5. 位移传感器：用于测量工件或工具的位移、速度和加速度等，包括刚度式、光栅式和霍尔式等。
6. 加速度传感器：用于测量机床的振动和冲击，以便进行振动监测和故障诊断。
7. 电流传感器：用于测量机床各部件的电流，包括电感式、霍尔式和磁阻式等。
以上是数控机床常用的传感器类型，它们可以为数控机床的控制系统提供准确的数据，从而实现更精确的加工过程。
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数控机床进给轴振动故障分析引言：数控机床进给轴振动故障是数控机床应用中常见的一类故障，其严重程度直接影响到零件加工精度和表面质量。
因此，对数控机床进给轴振动故障进行深入分析具有重要的实际意义。
本文将深入探讨数控机床进给轴振动的原因和相关的解决方案。
一、数控机床进给轴振动的原因1.工件不平衡：在加工过程中，工件存在不平衡的情况，导致进给轴振动。
这可能是由于工件的材料分布不均匀、加工不规范等原因引起的。
2.夹具不稳定：夹具的稳定性直接影响到工件的刚性，如果夹具不稳定，会导致工件共振振动，从而引起进给轴振动。
3.切削力不平衡：在加工过程中，由于刀具磨损或加工参数设置不合理等原因，切削力可能出现不均衡的情况，导致进给轴振动。
4.机械传动系统问题：机械传动系统的精度和稳定性直接影响到进给轴的振动情况。
如果机械传动系统存在问题，比如传动链条松动、齿轮啮合不良等，会导致进给轴振动加剧。
5.冷却系统故障：如果冷却系统存在问题，比如冷却液温度过高或流量不稳定，会导致进给轴温度过高，从而引起振动。
二、数控机床进给轴振动故障的解决方案针对数控机床进给轴振动故障，可以采取以下措施进行解决：1.加工过程优化：通过合理的刀具选择和加工参数设置，减小切削力不平衡的情况，降低进给轴振动的风险。
2.工件平衡处理：对于存在不平衡的工件，可以采取平衡处理措施，比如添加平衡块或者采用特殊的工艺方法进行处理，以提高工件的平衡性。
3.夹具改进：改进夹具结构，提高夹具的稳定性和刚性，减小进给轴振动的可能性。
4.机械传动系统维护：定期进行机械传动系统的检查和维护，确保传动链条紧固、齿轮啮合良好等，以减少进给轴振动的发生。
5.冷却系统调整：确保冷却系统正常工作，维持冷却液的合适温度和流量，以避免进给轴因温度过高而引起振动。
6.动态平衡调整：如果以上措施无法解决进给轴振动问题，在机床运行时可以考虑采用动态平衡调整方法，通过在进给轴上安装平衡块等方式来平衡轴的质量，降低振动。
机械振动监测与故障预警在现代工业生产中，机械设备的正常运行是保证生产顺利进行的关键。
然而，长时间的运行以及环境的侵蚀会导致机械设备出现磨损和故障，进而影响到生产效率和品质。
因此，机械振动监测与故障预警技术应运而生，它可以实时监测机械的振动状态，并通过分析，提前预警机械故障，为设备维护提供依据，降低设备故障率，提高生产效率。
机械振动监测技术的基础是通过传感器检测机械设备振动信号，并将其转化为电信号进行处理和分析。
传统的振动监测方法多采用加速度传感器进行测量，这种传感器可以感应到机械设备产生的振动信号，从而形成振动波形图和频谱图。
通过对振动波形图的观察和对频谱图的分析，可以了解到机械设备的振动情况，预测设备的健康状态，从而及时采取维护措施。
近年来，随着传感器技术的发展，越来越多的新型传感器被应用于机械振动监测中，比如压电传感器、光纤传感器等，这些传感器可以更加精确地检测振动信号，提高监测的灵敏度和准确性。
机械故障预警是机械振动监测技术的重要应用之一。
通过对设备振动信号的实时监测和分析，结合历史故障数据和振动谱图库，可以实现对机械设备的故障预警。
在故障预警系统中，振动特征参数是判定设备故障的重要指标之一。
比如，峰值指标可以反映机械设备的振动强度；频谱指标可以反映设备振动的频率分布；尖峰指标可以反映设备振动信号的峰值出现的次数等。
基于这些指标，可以建立起合理的故障模型，实现对设备故障的精确预测和判断。
同时，机器学习算法的应用也为机械故障预警提供了新的思路。
通过分析振动信号的特征参数，利用机器学习算法建立模型，可以更加准确地预测设备的故障，提高故障诊断的准确率和效率。
机械振动监测与故障预警技术的应用领域非常广泛。
在制造业中，机械设备的故障往往会导致生产线的停工和损失，通过振动监测和故障预警技术可以及时发现设备故障，降低生产中断的风险。
在交通运输领域，飞机、火车等大型交通工具的安全非常重要，通过对机械设备振动的监测，可以避免设备故障导致的安全事故。
数控机床机械振动故障的监测
摘要：现代数控机床的控制系统虽然都具有丰富的自诊断功能，但是对于机械内部结构的某些故障，系统一般不能呈现相应的报警信息。
为了解决数控机床机械方面一些既没有报警，又不能直接观测到的故障，可以采取监测及分析运动部位振动信号的方法，以便能及时准确地掌握运行状态，为设备的安全运行提供可靠的技术保障。
关键词：故障预测振动传感器监测系统安全生产
1 概述
数控机床在长期运行过程中，机械零部件受到冲击、磨损、高温、腐蚀等多种工作应力的作用，性能和状态会不断发生变化，当出现降低或丧失其规定功能的事件时即是发生故障，故障往往会导致不良后果。
因此，在机床运行过程中或基本不拆卸的情况下，能够对机床的运行状态进行定量测定，及时判断机床某部位的异常及故障原因，并预测、预报机床未来的状态，对于做好预防性维修工作是很必要的。
现代数控机床的控制系统都已经具备了丰富的自诊断功能，但多是基于电物理量信号，因此在监测数控系统内部软、硬件，伺服驱动与电机，反馈测量和电气等方面的故障卓有成效，并能及时以报警信息形式呈现，以保证故障在未达到恶果前采取相应措施，从而大大提高机床运行的可靠性，提高机床的利用率。
但是对于数控机床机械内部结构的某些故障，系统一般不能呈现相应的报警信息。
这种故障的监视、识别和预测，可通过对振动、温度、噪声等物理量进行测定，并将测定结果与先前测定值或规定值进行比较分析，以判断机械系统的工作状态是否正常。
当然，要做到这一点，需要具备必要的测试设备和丰富的经验。
如数控机床的主传动、进给传动等运动控制系统，运行过程中会产生振动，因此在现场可通过安放在主轴箱、工作台某些特征点上的传感器，测量其振级，位移、速度、加速度及幅频特征等，达到对故障进行预测和监测的目的，从而解决数控机床机械系统某些既没有报警，又不能直接观测到的故障。
这个过程如同医生对病人号脉、用听诊器检查或对患部使用X光、CT、B超等诊断仪器进行诊断。
振动测量仪器有多种，购置需要一定的资金投入。
为达到经济实用的目的，我们利用现有的资源和条件，选定一种方便、快捷、省钱的问题解决方案，在试验应用过程中已经取得初步效果。
2振动信号的拾取
2.1 基本原理
数控机床的功能部件、传动部件、甚至直流与交流驱动电机，在异常运行中都会产生振动，在不同的异常状态下其振幅与频率是不同的，因此检测振动并对其规律进行摸索、研究，便能直接反映出机械系统的运行状态。
为了抓住振动这一关键物理量，先后试验了几种不同方法，其中一种用参量式传感器变换成电信号既简捷又便利。
该传感器基于检测运动加速度的原理，即利用悬臂梁弹性敏感元件。
当末端附有重物的悬臂梁受到附近的振源作用时，即会产生弹性应变，而且应变与振源的强度、加速度成正比。
如果在适当位置粘贴电阻应变片并组成电路，就能检测出所要的动态信号。
然后经放大处理后，再用仪器或计算机进行实时显示或数据处理，做定量分析，确认异常状态，以获得诊断信息。
2.2 传感器结构
传感器结构如图1所示，它装在磁力表座上，然后借助于磁力表座的强吸力吸在测点上。
图中1是悬臂梁，规格48×16×0.6mm，为等截面悬臂梁，材质30Cr。
2是箔式电阻应变片，4只应变片分别贴在悬臂梁上下面中部，引出线接成全桥工作方式，这种方式的测量灵敏度最高。
3是末端重物，质量与受到振动时促使悬臂梁发生弹性应变量成正比，过轻信号幅值低，过重会影响动态灵敏度。
4是印制电路板，主要为运算放大器信号放大电路，把应变片输出的检测信号放大到后级仪器的输入量程范围（如2.5V/5V/10V），并向应变片桥路提供12VDC电源。
5是电缆插座。
6是磁力表座。
2.3 传感器的输出信号，可以接至示波器（用超低频双线慢扫描示波器），如图2所示，直接观测波形。
也可以接波形记录仪或瞬态记录仪记录波形。
还可以用A/D变换电路及数据采集卡通过微机的总线送入微机系统。
３用示波器配合监测数控机床几例
一年多来，选择了十余台运行的数控机床进行了定点、定期的监测，并且认真作好记录。
结合多次出现的异常现象，进行对比分析，总结规律，从而及时发现、排除了一些故障问题。
例1：国产XKA5750工作台升降式立卧两用数控铣床，生产机械密封件，铣削异形槽、钻孔。
某次监测时将传感器吸附在工作台上，分别运行三个坐标轴电机，测量X、Y、Z三个轴的运行状况，发现在Z轴中部约100mm段波形严重异常，检查该段导轨部位很正常，初步确认滚珠丝杠有局部不良现象。
由于拆解Z轴滚珠丝杠较困难，起初希望采取强润滑能起作用，经注人大量机油后冲出不少污物，但测量结果依然如故，最后只得将工作台解体检查，果然发现滚珠丝杠局部已经研磨损坏。
购买南京工艺装备厂滚珠丝杠并适当改制后进行更换，故障彻底排除。
例2：国产CK61401数控车床，加工生产套类零件。
该型号数控车床主轴箱为机械变速。
将传感器吸附在主轴箱监测运行状况时，测出某台有异常波形，而对相同型号的另一台机床测得运行在同一速度下波形，然后将主轴变速手柄换在另一档位，没有异常波形。
这说明主轴部件及轴承没有问题，故障在传动部分。
经打开主轴箱后进一步检查，查出传动二轴（花键轴）有弯曲现象，由此造成齿轮跳动，啮合一面紧、一面松。
经详细追查，反映出操作员一周前曾因操作失误将刀架撞到运转的主轴卡盘，而且隐瞒不报，属于责任性的事故。
由于原机床厂已没有备件，只得将故障轴拆下，测绘后定做一根并更换，问题得到解决。
例3:国产XH754卧式加工中心，加工生产箱体零件。
据操作员反映，工作中闻到X轴进给直流伺服电机有异味且外壳高热。
将传感器先后吸附在X、Y、Z 电机外壳上，用示波器察看电机运转时传感器的输出波形，发现X轴电机有明显异常，用电流表测量伺服驱动器电流比Y、Z轴电机大，却不报警，显然电机内部有结构性故障。
将电机拆下后解体检查，定子的永磁体有3个已经脱落，吸在了转子上，电机运转时转子与磁极摩擦导致了电流增大且使电机发热。
经过将电机彻底清理，用302改性丙烯酸酯胶A、B各一份调好，涂在粘接面上，将磁极按照原来位置重新粘好，固化后恢复原状，重新装好电机，开机后运行正常，故障得到解决。
例4:台湾产135A立式加工中心，加工箱盖类零件。
根据操作员反映加工的工件有严重超差问题，先将传感器吸在工作台边沿，检测各进给轴运行状况。
当X轴单独进给时，传感器输出波形明显异常，再用千分表测量X轴轴向间隙己大大超过规定值。
将交流伺服电机拆下，解体X轴进给传动系统，发现滚珠丝杠外端的止推轴承滚珠已研碎。
经更换原型号轴承后传感器输出波形恢复正常，机床故障问题得到解决。
4 与计算机组成“数控机床振动信号分析及状态监测系统”
为进一步做好数控机床机械故障的监视、识别和预测，在上述基础上，与计算机搭建组成数控机床振动信号分析及状态监测系统，结构包括：在机床相关监测点安放振动传感器；将传感器测得的模拟信号接入数据采集器中，经信号调理、A/D转换，由Modem经车间局域网将采集的数据传至诊断中心计算机；实现连续实时地采集机床状态数据，并且对直接获取的各监测点状态信号与历史数据比较，进行数据处理，得到诊断结果，从而形成一个完整的监测系统，实现对机床故障的早期诊断。
其预期功能是：（1）实现以最方便的方式对诊断对象的状态信号进行检测采集。
（2）从伴有环境噪声和其它干扰的综合信号中，把能反映机床状态的特征信号提取出来。
（3）对经过处理的状态信号的特征进行识别和判断，对是否存在故障，以及故障部位、原因和严重程度予以确定。
（4）对未发生或目前还不够明确的设备状态进行预估和推测，以判断故障可能的发展过程，以及何时将进人危险范围。
（5）研究故障的形成与发展过程，了解故障的形态特征，进一步掌握故障信号，提取故障特征并建立故障档案。
该系统软件采用数据库结构，已经在车间试验运行。
5 小结
通过监测数控机床振动实现预防性维修，可以及早发现故障隐患，及时准确地掌握数控设备的状态，减少机床停机时间，防止突发事故，提高生产率。
计算机监测系统能为设备的安全运行提供更可靠的技术保障，
提高诊断的准确性和可靠性，并能及时调整生产过程，达到安全、高效生产的目的。
作者郭士义。
