[发明专利]一种对机器的状态进行监控的方法

说明书

技术领域

本发明涉及数控(CNC，Computer Numeri cal Control)技术领域，特 别涉及一种对机器的状态进行监控的方法。

背景技术

状态监控在保证重要生产设备的生产效率和可靠运行时间方面起着越 来越重要的作用。有效的状态监控的最有用的功能在于在早期发现机器中一 些异常的状态偏离，从而及时地采取应对措施以将生产力损失或大的灾难防 患于未然。

为了实施状态监控，可以对机器进行常规重复测量从而采集到信号，并 从所采集到的信号中提取反映被监控状态的特征量(CQ，Characteristic Quantities)，这些特征量对于被监控状态的变化比较灵敏。可以采用多种 分析方法通过分析信号实现特征量的提取，分析方法包括在时域进行统计分 析、在频域进行频谱分析等。

根据所提取的特征量，某机器在时隙t_i(i为数据序列的索引号)的状 态可表示为n维空间中的一个点P_i(v_i1，v_i2，…，v_in)，其中v_ik表示状态点P_i的第k个特征量的取值。空间被一组特征量扩展，例如：CQ₁，CQ₂，…，CQ_n。 状态点P_i在该空间中随时间变化，从而形成一个时间序列。状态监控的重要 任务在于识别出异常的状态偏离、触发对应的告警并预计状态的发展趋势。 然而，上述任务尚未满足工业对于效力的要求，这是因为：

1)特征量无法有效地反应机器状态的异常偏离，因为它们的效力通常 取决于对应的预设门限值，但是，该门限值较难确定。

机器状态监控领域的专家开发了许多特征量，包括：统计特征量(例如： 平均值、标准偏差)、各种解析模型、时域特征量(例如：速度、电机电流)、 频域特征量(例如：频率幅度和相位)等。这些特征量分别反应机器状态的 不同方面。然而，需要为不同的特征量分别设置不同的门限值，而合理地确 定门限值比较困难。此外，一个特征量的门限值通常取决于其它特征量的状 态。举一个粗略的例子：假设在机床的一个线性轴来回移动的过程中，监控 电机电流的标准偏差。如果该线性轴上的加工件(相当于一个特征量)比之 前的重，那么当电机电流的标准偏差值(相当于要监控的特征量)明显增加 但仍然低于预设门限值时，该机器可能正常。然而，如果该加工件比之前的 轻，该线性轴可能出现异常，例如：可能线性轴存在污垢或润滑剂不够润滑 等。

2)将各种不同的特征量组合在一起以提供更加有效的异常信息较为困 难，因为各特征量之间的复杂关系需要进行大量的建模才能确定。

将反应被监控机器的各个方面的特征量组合在一起确实能够为该机器 的状态提供更加有效和高级的信息。为实施对状态偏离的有效评估，可以采 取各种理论和实验的方法来将各特征量组合到一个指示器中，用该指示器表 征P_i，并识别异常偏离。然而，实现特征量之间的组合需要对机器设备本身 有足够的了解，并且，随着机器设备本身复杂性的提高，组合特征量的困难 越大，因此，由于机器设备本身的复杂性，导致各特征量之间的理论关系不 容易发现。

综上，现有技术要么要求技术人员对各机器设备拥有扎实的前期理论基 础，要么需要为各特征量分别设置适当的门限值，可见，现有用于监控机器 状态的方法的通用性不够，并且监控效果不理想。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种对机器的状态进行监控的方 法，以对机器的异常状态偏离进行自动检测，并进一步对机器状态的发展趋 势进行预测。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：