[发明专利]一种面向机电装备的远程动态自适应规则获取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种远程动态自适应规则库获取方法，特别是关于一种面向机电装备的远程动态自适应规则获取方法。

背景技术

以大型、高速、精密、多复合为主题的数控机床等机电装备已经成为我国制造业的主要加工设备。随着制造业的发展迅速，数控设备机械结构也随之变得越来越复杂，并且集成化、精密化和智能化程度越来越高。这就使设备在加工过程中发生精度退化、机械故障等可能性随之增大，同时由于机床在加工过程中加工参数和加工工况的不定性以及机床周围环境的影响，使机床故障诊断面临着更大的挑战。由此引起的生产停机带来的损失也将更加巨大。因此，机电装备的故障诊断和故障预测成为机电装备加工过程中的重要组成部分，是制约机电装备发挥作用的主要因素之一。目前，大部分的机电装备已经具备了一定的自诊断功能，实现了机电装备电气系统和数控装置系统的故障报警及排除，但是对于机电装备的机械类故障则往往不能得到诊断。作为机电装备的终端用户，由于制造企业的维护能力有限，因此迫切需要为机电装备提供一种有效地远程故障诊断功能。

由于机电装备在制造加工过程中存在大量的不确定性信息，运用传统的小波变换、短时傅里叶变换等方法进行信息局部分析已经存在很大的非适应性，会造成信号能量的丢失,一系列的分解结果也将会使信号失去本身原有的物理意义。因此提供一种快速、准确、有效的信号处理方法是建立故障规则库的有力手段。同时由于这些不确定性数据缺乏统一的描述和存储，造成远程监测诊断系统无法对其进行梳理和应用，从而不能较好地支持机床加工系统的优化运行。因此通过建立远程动态自适应规则获取和智能故障诊断系统，实现及时、准确地预防和诊断设备故障是解决这一问题的有效手段。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种能有效消除信号分解的冗余信息，有效提高故障预测诊断速度的面向机电装备的远程动态自适应规则获取方法。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种面向机电装备的远程动态自适应规则获取方法，其步骤如下：（1）利用传感器群对面向机电装备典型功能部件在不同工况下进行监测，采集到各个功能部件的状态信号；（2）将采集到的各个状态信号通过远程网络在线上传至远程数据系统中，利用远程数据系统中的数据转换模块，将采集到的各状态信号数据格式转换成统一的数据格式存储；（3）将各状态信号数据传输至远程网络平台的故障诊断模块，采用变尺度经验模态分解方法得到表征各个状态信号特征的本征模态函数，再对各个本征模态函数分别做Hilbert变换获得相应的瞬时频率；（4）将得到的各个状态信号的瞬时频率作为条件属性构建远程故障诊断知识库系统，采用粗糙集方法对远程故障诊断知识库系统进行属性约简和规则获取，并将所有获取的规则构成规则库，并通过远程网络传输至机床故障诊断与预测服务平台；（5）机床故障诊断与预测服务平台采用动态协调度方法对获取的规则库进行动态自适应优化更新，以置信度作为规则的评价。