[发明专利]基于分级预警的数控机床故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于分级预警的数控机床故障诊断方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：

a).采集机床的信息，利用振动传感器、温度传感器对待监测机床进行实时监测，获得机床的振动、温度原始数据；

b).数据处理和参数提取，对步骤a)中采集的原始数据进行降噪、FFT变换处理，根据不同组件的故障与特征参数的对应关系，分别提取组件的包括振动幅值、振动突变值和温度在内的特征参数；

c).判断是否存在故障，根据步骤b)中获取的特征参数是否超越预设下限值判断机床是否存在故障，把采集的当前组件的特征参数与预设下限值比较，如果存在SpA_t≥SpA_min、ΔA_t≥ΔA_min或者T_t≥T_min，则认为机床出现故障，其中：SpA_t为t时刻某组件的振动幅值，ΔA_t为t时刻某组件的振动突变值，T_t为t时刻某组件的温度，SpA_min、ΔA_min、T_min分别为相应组件的振动幅值、振动突变值、温度的预设下限值；执行步骤d)；

d).判断预警等级，按照如下原则判断机床的故障预警级别：

如果SpA_min≤SpA_t＜SpA_max或者T_min≤T_t＜T_max，则属于1级预警；

如果SpA_max≤SpA_t或者T_max≤T_t，则属于2级预警；

如果ΔA_min≤ΔA_t＜ΔA_max，则属于3级预警；

如果ΔA_t≥ΔA_max，则属于4级预警；

其中，SpA_max、ΔA_max、T_max分别为相应组件的振动幅值、振动突变值、温度的预设上限值；

e).判断是否停机，如果预警级别达到4级，则执行机床停机命令，以避免造成严重的故障或损失；如果预警级别为1～3级，则执行步骤f)；

f).自动识别故障原因，采用智能的故障诊断算法自动进行故障的定位，以便操作人员及时发现并排除故障。