工程建设标准化2023年4期

数控机床智能运维自动化技术建设研究

冯津强 陈高杰 段广游

通用技术集团大连机床有限责任公司   116000

摘要：随着制造业的快速发展，数控机床作为现代工业生产的重要设备之一，其稳定运行和高效维护对于保障生产效率和产品质量至关重要。然而，传统的机床运维方式存在效率低下、人工干预多等问题。因此，本论文研究数控机床智能运维自动化技术的建设，旨在提高机床运维效率、降低运维成本、提升生产线的可靠性和安全性。

关键词：数控机床；智能运维；自动化技术；研究

引言

随着制造业的快速发展和技术的进步，数控机床已经成为现代工业生产中不可或缺的关键设备。数控机床以其高精度、高效率和灵活性的特点，广泛应用于诸多领域，包括汽车制造、航空航天、能源、电子等。然而，数控机床在长时间运行过程中，会面临各种挑战和问题，如设备故障、性能下降、维修困难等，这对生产效率和产品质量产生了不利影响。

一、数控机床运维现状与挑战

1.数控机床运维的基本概念

数控机床运维是指对数控机床设备进行日常监测、维护、修复和优化的一系列活动。它旨在确保机床设备的正常运行和高效生产，并及时处理设备故障、性能下降等问题，以减少停机时间、提高生产效率和产品质量。

2.传统数控机床运维方式的局限性

传统的数控机床运维方式主要依赖于人工干预和经验判断，存在以下几个方面的局限性：

（1）人力资源消耗大：传统运维方式需要大量的人力资源进行机床设备的监测、维护和修复工作，人力成本较高。

（2）主观判断容易受限：由于人工干预和主观判断的限制，对机床设备的状态和性能问题的判断可能不准确，导致维修延误或错误判断。

（3）故障诊断困难：传统方式下，对于复杂故障的诊断和修复需要丰富的经验和专业知识，对运维人员的要求较高。

（4）缺乏实时监测和预测：传统方式无法实时监测和预测机床设备的状态变化和潜在故障，难以提前采取相应措施防范问题。

3.数控机床运维面临的挑战

随着制造业的快速发展和市场竞争的加剧，数控机床运维面临一些重要的挑战：

（1）复杂多样的故障类型：数控机床设备故障类型繁多，包括电气故障、机械故障、传感器故障等，对运维人员的技术要求较高。

（2）数据获取和处理困难：数控机床产生的数据量庞大，如运行数据、传感器数据等，如何高效地获取、存储和处理这些数据是一个挑战。

（3）故障预测的准确性：准确地预测机床设备的故障发生时间和故障类型，对于提前做好维护准备和降低停机时间具有重要意义，但预测的准确性需要进一步提高。

（4）智能化运维技术的应用：数控机床的智能化运维技术是未来的发展方向，但在实际应用中面临一些挑战。例如，如何有效地将人工智能、大数据分析、物联网等技术应用于数控机床运维，如何构建智能化运维系统与现有设备的接口和互联互通等。

二、智能运维的概念和特点

智能运维是指利用先进的信息技术和智能化手段，对设备或系统进行实时监测、故障预测、故障诊断、维护优化等运维活动的一种方式。它通过数据采集、数据分析、模型建立和决策支持等技术手段，实现对设备状态和性能的全面监测和管理，以提高设备可靠性、运行效率和维护效果。

智能运维具有以下特点：

（1）实时监测与预测：通过传感器和数据采集技术，实时监测设备的运行状态和性能指标，并基于数据分析和建模技术进行故障预测，提前发现设备潜在故障和性能下降的迹象。

（2）自动化与智能化：智能运维技术依托于人工智能、机器学习和大数据分析等先进技术，能够自动识别、分析和解决设备故障，并根据实时数据和算法优化运维决策。

（3）数据驱动决策：通过对设备产生的大量数据进行采集、存储和分析，智能运维技术能够提供基于数据的决策支持，为运维人员提供准确、可靠的维护策略和优化建议。

（4）综合管理与优化：智能运维技术不仅关注设备的故障诊断和维修，还注重对设备运行过程的全面管理和优化，包括设备调度、维护计划优化、备件管理等方面。

三、数控机床智能运维自动化技术建设

1.故障预测与预警技术

故障预测与预警技术是数控机床智能运维的关键环节。通过采集数控机床的运行数据、传感器数据等，运用机器学习、数据挖掘等算法，建立故障预测模型，实现对设备潜在故障和性能下降的预警。

在数控机床智能运维中，常用的故障预测与预警技术包括：

1.1数据分析和特征提取：对数控机床的运行数据进行分析，提取关键特征，如振动频率、温度变化、电流波形等，用于故障预测模型的建立。

1.2机器学习算法：利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度学习等，对提取的特征进行训练和建模，实现对设备故障的预测。

1.3故障诊断模型：基于故障预测模型，结合专家经验和规则库，建立故障诊断模型，实现对设备故障类型的准确诊断和定位。

1.4预警系统：通过建立预警系统，将故障预测结果及时通知运维人员，提供预警信息和处理建议，以便及时采取相应的维修措施，降低故障对生产的影响。

2.远程监测与诊断技术

远程监测与诊断技术是数控机床智能运维的重要手段。利用物联网、云计算等技术，实现对数控机床设备状态和性能的远程实时监测和诊断，为运维人员提供远程维护和故障诊断的能力。

在数控机床智能运维中，常用的远程监测与诊断技术包括：

2.1传感器网络：通过布置传感器网络，实时采集数控机床的运行数据、振动数据、温度数据等，将数据传输到远程服务器进行分析和诊断。

2.2云平台和大数据分析：利用云平台和大数据分析技术，对传感器数据进行存储、处理和分析，提供实时的设备状态监测、性能评估和故障诊断服务。

2.3远程诊断与维修支持：通过远程连接和远程操作技术，运维人员可以对数控机床进行远程诊断和维修操作，减少现场出动和维修时间，提高故障响应速度和效率。

2.4数据可视化和报告生成：通过数据可视化技术，将数控机床的状态和性能指标以图表、仪表盘等形式展示，帮助运维人员直观地了解设备运行情况。同时，生成详细的报告和分析结果，为决策提供依据。

3.维护计划优化技术

维护计划优化技术是数控机床智能运维中的关键环节。通过分析设备运行数据、维修历史等信息，采用优化算法和决策支持系统，实现对维护计划的优化和调整，使维护活动更加科学、高效。

在数控机床智能运维中，常用的维护计划优化技术包括：

3.1数据分析与挖掘：对设备运行数据进行分析和挖掘，发现设备故障的规律和趋势，为维护计划优化提供依据。

3.2优化算法：运用优化算法，如遗传算法、蚁群算法等，通过建立数学模型，优化维护计划中的参数和决策，使维护活动在时间、资源和成本方面达到最优化。

3.3风险评估与优先级排序：基于设备故障的风险评估，将设备故障按照优先级进行排序，确定维护计划的紧急性和重要性，合理分配维护资源。

3.4预防性维护策略：通过预测设备故障和性能下降，及时采取预防性维护策略，减少突发故障和停机时间，提高设备的可靠性和可用性。

4.机器人辅助维护技术

机器人辅助维护技术是数控机床智能运维中的创新手段。通过引入机器人和自动化设备，实现对数控机床的自动巡检、维修和保养，提高运维效率和安全性。

在数控机床智能运维中，机器人辅助维护技术的应用包括：

4.1自动巡检：机器人通过搭载传感器和相机等设备，能够自动巡视数控机床的各个部件和关键部位，实时监测设备的状态和性能指标，并记录异常情况。

4.2自动维修：机器人可以通过程序控制和自动化装置，对数控机床进行自动维修和故障修复。例如，利用机械手臂进行零部件更换、调整和校准，减少人工干预的需求。

4.3自动保养：机器人能够根据预定的维护计划和设备要求，自动进行润滑、清洁和保养工作，保持设备的正常运行和良好状态。

结语

本论文的研究成果对于提高数控机床的运维效率、降低运维成本、提升生产线的可靠性和安全性具有重要的指导意义。随着数控机床智能运维自动化技术的不断发展和推广应用，相信它将为制造业的转型升级和智能制造的实现做出积极贡献。

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