一种基于加工中心设备数据的预防故障方法

技术领域

本发明属于机加工技术领域，具体是基于加工中心设备数据分析预知故障的方法。

背景技术

加工中心设备作为机械加工领域的核心设备，设备本身的精度以及故障对生产的正常开展有着直接的影响。加工中心设备的XY轴丝杠、导轨、滑块的故障既会产生大量的工程内不良，也会造成生产线大故障停机。该问题具有渐变性、隐匿性、严重后果三个特点，即丝杠导轨滑块的损坏过程为逐渐劣化，劣化过程隐蔽不易被发现，对生产和点检维修造成困扰。现有的施策只能通过TPM人工点检来探知，主要以测量、触摸、操作、目视等方法进行。以长期执行的效果来看，该施策虽然提前预防了一些故障，但是执行中在也暴露了一些问题，由于点检的耗时长、点检准确率低等原因，导致在正常生产中，设备还是经常出现因导轨、丝杠、滑块损坏造成的故障停机、加工不良等现象。

发明内容

针对背景技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种利用计算机等分析工具对负载、转速、进给等参数数据配合分析建模，对加工中心丝杠、导轨滑块损坏故障起到预防作用的基于加工中心设备数据的预防故障方法。

为达到上述目的，本发明设计的基于加工中心设备数据的预防故障方法：采集获取加工中心设备的加工数据，并将存入数据库，对采集到的数据进行清洗，剔除异常值；提取正常工作机型的特征值，并对数据进行分组后求均方根，提取偏度、峰度构建预防模型；通过设定的上限、下限对特征值进行监控，与预防模型及逆行正态性验证。

优选的，所述加工数据包括：加工中心设备的状态、产量、程序、倍率、刀具、负载、坐标、转速。

优选的，利用箱线图模型识别离群值，将离群值作为异常值清洗。

优选的，设备移动时产生数据即为要提取的设备负载数据，并通过对比采集数据与相邻上一条数据的差值来判断设备是否在移动。

进一步优选的，设备是否移动的判定的标准是：在200ms内设备各轴移动距离小于0.01mm即认为设备未移动，将数据进行剔除。

优选的，均方根的计算公式为：

式中：n是样本大小，x

优选的，偏度、峰度的计算公式为：

偏度

式中：E是期望算子，X是随机变量，μ是均值，δ是标准差，μ

峰度

式中：K

本发明的有益效果是：通过数据分析建立模型，能准确预知加工中心设备丝杠、导轨、滑块损坏的趋势；提高了工作效率及设备点检的准确率，消除突发引起的故障。并能通过加工中心的数据分析，提前预知因丝杠、导轨滑块损坏造成的故障。

附图说明

图1是本发明的箱线图模型；

图2是本发明预防模型正常曲线；

图3是又较多异常点曲线；

图4是OP30-6负载数据模型监控图形；

图5是OP20-7数据模型监控图形；

图6是OP20-10数据模型监控图形。

具体实施方式

下面通过附图以及列举本发明的一些可选实施例的方式，对本发明的技术方案(包括优选技术方案)做进一步的详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1至图6所示，本发明设计的基于加工中心设备数据的预防故障方法，构建车间加工中心网络通讯，通过边沿采集平台对加工设备的参数进行采集并储存至数据库，运用分析工具对数据进行清洗并完成监控建模及故障预防。具体包括以下步骤：

S1，网络架构：组建局域网，各个加工中心通过以太网接入服务器和数据中心，主机通过以太网访问数据库。根据需要通讯协议可以采用FOCUS，MTCONNECT，MC等协议。

S2，数据采集：用.net开发语言开发采集系统，将数据进行采集并存入数据库，采集的频率次/200ms。采集的数据类型包括：加工中心设备的状态、产量、程序、倍率、刀具、负载、坐标、转速等。

设备的状态：用于确认设备的实时状态，例如设备是否正在运行、停止、空闲或处于调试状态。通过对不同数据分析任务的监测，可以分析相应的设备状态数据。设备的状态包括：

运行(加工)：设备在自动模式下运行加工程序中；

空闲(等待)：设备在自动模式下等待程序启动；

调试(手动)：设备在手动调试模式；

报警(停机)：设备系统发生故障报警(设备的部分报警优先级低于运行状态，高于空闲和调试状态)；

关机(离线)：设备系统断电、网络通讯中断。

产量：记录设备的产量情况，以单台设备的产量为周期，对数据进行切片处理。产量为设备加零件的数量累计；每加工1台零件产量计数会加1。

程序：是指设备加工的不同零件的程序名。不同零件需要不同的加工程序，包括加工路径、刀具使用顺序、加工参数等。采集程序的数据可以用于追溯零件加工的详细过程和参数。

倍率：包括进给倍率和主轴倍率，用于确认设备是否按照预设参数进行加工。它是数据清洗的规则之一，通过选择设备正常加工时的数据(进给倍率和主轴倍率为100％)进行后续分析，以排除异常数据的干扰。

进给倍率：加工中心进给倍率是指加工中心在进行加工时，工件与刀具之间的相对运动距离与机床进给量之比，进给倍率越大，则工件相对于刀具运动的距离越长，加工速度也就越快。进给的倍率速度是机床参数给的，例如100％、50％、25％及0.正产加工的时候是100％。

主轴倍率：是主轴转速和原来设定速度之间的比值。在机床加工中，不同的材料、不同的刀具和不同的工艺需要不同的转速，而机床主轴倍率就可以通过调整主轴转速来满足不同的加工要求。跟进给倍率一样，主轴的倍率速度是机床参数给的，例如100％、50％、25％及0.正产加工的时候是100％。

刀具：记录刀具的使用顺序、刀具的编号信息，用于分析不同刀具的加工状态。

负载：采集主轴、X轴、Y轴、Z轴、B轴等负载数据，用于监控和评估各轴设备的运行状态。及时检测到异常情况，以预防设备过载和故障发生。

加工中心加工过程中，各轴的负载都会受到不同程度的影响。各轴的负载通过CNC系统给出的数字信号来实现精确的控制。例如：加工中心的P＝20通常表示工件在机床上加工时的工作负荷，其中，P表示工作负荷，单位为百分比，而20则表示工作负荷为20％！通常，CNC加工中心的各轴的正常运行负载范围如下：

①主轴负载：主轴承担着最大的负载。其正常负载范围为20％～80％。如果负载超过80％，就需要检查主轴的调整和切削条件是否合理。

②进给轴负载：进给轴的正常运行负载范围为15％～35％。如果超过这个范围，需要检查进给轴的切削速度和切削条件是否合理。

③切削进给轴负载：切削进给轴的负载一般在30％～80％之间，如果超过这个范围，需要检查进给轴(刀具)的切削条件是否合理。

④旋转轴负载：旋转轴的负载一般在10％～50％之间。如果超出这个范围，需要检查旋转轴的调整和切削条件是否合理。

坐标：加工中心坐标系是指在数控机床或加工中心中，用于描述工件的坐标系。它是一个三维坐标系，通常使用直角坐标系表示，包括X轴、Y轴和Z轴。单位：毫米。

记录设备在加工过程中的位置信息，包括X轴、Y轴、Z轴、B轴坐标数据。这是数据清洗的另一项规则，通过剔除未移动时的非加工数据，确保数据的准确性和有效性。

主轴转速：主轴转速是机械设备领域中的一个重要参数，它指的是在单位时间内主轴旋转的圈数。它的单位通常是每分钟转数(r/min)。用于监控主轴的运行状态，区分主轴加工时的启停机状态。

S3，数据处理：利用箱线图模型识别离群值，清洗离群值；同时清洗加工中心设备冗余数据，包括加工中心设备处于停机、故障等状态数据。

如图1所示，给出了本发明箱线图模型的一个示例，其中，中位数是数据集的中间值，也就是数据集中所有数值由小到大排列后第50％的数字；第一四分位数(Q1)是数据集中所有数值由小到大排列后第25％的数字；第三四分位数(Q3)是数据集中所有数值由小到大排列后第75％的数字；四分位间距(IQR)是第三四分位数与第一四分位数的差距。

下边界＝Q1 -1.5*IQR，上边界＝Q3+1.5*IQR。

当数值与第一四分位数、第三四分位数的差距在1.5*IQR以上时，则该值为离群值。也即是当数值位于图中下边界的左侧或上边界的右侧即为离群值。差距在3×IQR以上的数值，称作极端离群值。

S4，数据分析及故障预防：采用Python语言，基于Pandas库对S3中的数据进行分析，包括：建立单台设备模型和同工序间对比分析。

建立单台设备模型：

模型构建的思路是基于对正态分布数据的3δ标准差来构建上下限。

首先，需要进行数据的准备，采集数据是实时持续进行采集的且采集过程中不存在采集到空缺值情况，故不存在缺失值的情况，而且研究的数值为设备负载数据，设备类别简单且较为统一，正常运行极值差异不大，故不需要进行数据变换及归约，仅需进行数据清洗，设备的负载数据仅在设备移动时产生变化，变化的部分是需要的部分，但是采集数据是实时持续开展采集的，所以在设备不移动时也会采集到持续没有变化的数据，通过对比采集数据与相邻上一条数据的差值来判断设备是否在移动，判定的标准是在200ms内设备各轴移动距离小于0.01mm即认为设备未移动，将数据进行剔除，另外，在非生产模式下的数据也需要去除，例如设备调试状态、手动模式、故障模式下的数据也都需要进行清洗剔除；

其次，在数据准备完成后，将单个循环的负载均值作为一个数据单元，对区间内所有数据单元按照时间轴排序并平滑处理，选用30个单位滑动窗口进行滑动平均值进行数据平滑处理，根据中心极限定理数据仍然满足正态分布，使用平滑处理后的数据系列求取标准差，并按照3δ标准差的规则进行上下限的构建，完成单台设备监控模型的构建，对单台数值超过上下限的情况识别为异常。

如图2所示，其中：上下两条虚线为3δ标准差上下限；灰色线条为单个循环的负载均值；黑色实线为选用30个单位滑动窗口对蓝线进行滑动平均值的结果；横轴为循环次数。

数据的分组是按照单台工件加工收集到的数据进行分组的，分组的目的是使每个数据单元的数据构成相对统一，即均为完整加工的循环，分组后成为后续模型构建的数据单位，也就是后续模型构建的基础数据。

提取单台特征的均值作为特征，建立滑动窗口进行数据集构建，根据中心极限定理确定提取后特征满足正态分布，通过3δ特征设定上下限对特征值进行监控管理，触及极限较多的设备怀疑为异常设备，即开展点检及分析。

随后对同工序，使用不同设备的单个循环的负载均值的数据单元进行分析运行，使用均方根的计算方法消除正负值并进行同工序设备进行对比，并将数据单元进行偏度、峰度的求解并构筑曲线，构建同工序不同设备之间差异对比的模型，根据均方根可以直观发现各台设备的相对差异，根据偏度、峰度可以看出数据正态分布的情况，若偏移较大可以理解有其他因素的影响，导致偏度和峰度偏离太多正态分布，从而判断设备处于非正常状态工作。

同工序间对比分析：

使用不同设备的单个循环的负载均值的数据单元进行分析运行，使用均方根的计算方法消除正负值并进行同工序设备进行对比，并将数据单元进行偏度、峰度的求解并构筑曲线，构建同工序不同设备之间差异对比的模型，根据均方根可以直观发现各台设备的相对差异，根据偏度、峰度可以看出数据正态分布的情况，若偏移较大可以理解有其他因素的影响，导致偏度和峰度偏离太多正态分布，从而判断设备处于非正常状态工作。

提取待用数据机型特征，按照加工台份进行Groupby分组后求均方根，提取偏度、峰度相关数据进行同等设备对比，开展正态性检证。其中，

均方根

式中：n是样本大小，x

偏度

式中：E是期望算子，X是随机变量，μ是均值，δ是标准差，μ

峰度

式中：K

实施例一

负载数据模型监控发现异常：OP30-6。

对数据分析异常的设备进行点检：检查导轨，滑块，丝杠是否有损坏严重磨损的情况，确认设备各轴精度及润滑点检。经检查发现①精度超差；②滑块损坏。

实际点检结果：Y轴有异响和抖动，X轴滑块损坏；设备内部润滑正常。

如图4所示，数据分析结果：Y轴数据存在异常。

整体结果：数据分析与实际点检结果一致。

实施例二

负载数据模型监控发现异常：OP20-7、OP20-10的Z轴数据异常。

OP20-7精度结果

OP20-10精度结果

实际点检结果：

OP20-7：设备精度、导轨、滑块、丝杠检查正常。

异常问题：Z轴滑块铝屑堆积，对策：清理铝屑

OP20-10：Z轴滑块破损，滚珠脱落在导轨内槽，易造成品质零件加工品质不良。

整体结果：采用本发明方法的监控图形如图5和图6所示，数据分析于实际点检结果一致。

随着模型的持续运行，成功发现运行期间异常情况，并开展实物确认，与模型预测一致对现有加工中心开展逐步排查，出现有异议设备开展点检确认，发现故障的准确率达到90％以上

本领域技术人员容易理解，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不以限制本发明，凡在本发明的精神和原则下所做的任何修改、组合、替换、改进等均包含在本发明的保护范围之内。