張歡 張新宇 黃海鳳
摘要:機(jī)床主軸故障會降低機(jī)床加工精度和加工效率,為制定合理的維修計(jì)劃和主動維護(hù)方案,本文提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主軸故障預(yù)測方法,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立主軸故障預(yù)測模型,根據(jù)振動信號、電流信號和轉(zhuǎn)速信號預(yù)測主軸的故障及故障類型,為制定主軸的維修計(jì)劃和維護(hù)方案提供重要依據(jù)。
關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障 預(yù)測 主軸
本文通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立機(jī)床主軸系統(tǒng)的故障預(yù)測系統(tǒng),在線采集機(jī)床主軸的電流信號和振動信號,并對電流信號和振動信號進(jìn)行處理,預(yù)測機(jī)床主軸的故障,為機(jī)床主軸的性能評估和加工狀態(tài)評估提供參考。
1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1所示的x1,x2,…,xn為輸入量,y1,y2,…,ym為輸出量,ωih為輸出層至隱含層的權(quán)值,ωhj為隱含層至輸出層的權(quán)值。
隱含層中隱節(jié)點(diǎn)輸出模型為:
(1)
輸出層中輸出節(jié)點(diǎn)的輸出模型為:
(2)
其中,f——非線形作用函數(shù);q——神經(jīng)單元閾值。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)是反映下層輸入對上層節(jié)點(diǎn)刺激脈沖強(qiáng)度的函數(shù),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)為Sigmoid函數(shù),變量取值在(0,1)區(qū)間內(nèi)。
Sigmoid函數(shù)的函數(shù)形式為:
(3)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)機(jī)床主軸系統(tǒng)的主動維護(hù)和智能維修,提高機(jī)床主軸系統(tǒng)的加工效率和加工精度。
2 數(shù)據(jù)采集及信號處理
由于主軸系統(tǒng)故障時(shí),主軸系統(tǒng)通常發(fā)生振動異常。因此,在主軸、齒輪箱及軸承上安裝三向振動傳感器,檢測主軸系統(tǒng)不同位置的振動信號可評判主軸系統(tǒng)的故障形式,其采樣頻率為25k。另外,由于主軸電機(jī)的電流信號也是反應(yīng)主軸故障的重要信號之一,故采用三相電流傳感器檢測主軸驅(qū)動電機(jī)的電流信號,進(jìn)而評判主軸電機(jī)的負(fù)載力矩的動態(tài)特性。三相電流傳感器的采樣頻率設(shè)置為10k。以主軸振動信號為例,當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速800r/min時(shí),將主軸齒輪箱位置的故障振動信號和正常振動信號進(jìn)行特征提取,其特征值見表1所示,將振動信號的特征值作為主軸系統(tǒng)故障預(yù)測模型的第三類輸入量,即振動信號特征值。
3 故障預(yù)測模型
本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為機(jī)床主軸系統(tǒng)故障預(yù)測模型的計(jì)算方法,以電流信號、振動信號和轉(zhuǎn)速信號的特征值為輸入量,主軸系統(tǒng)是否故障以及故障程度作為輸出量,故障預(yù)測模型如圖2所示。根據(jù)機(jī)床主軸系統(tǒng)電流信號、振動信號和轉(zhuǎn)速信號特點(diǎn)建立故障預(yù)測模型的算法,圖3為算法流程圖。將主軸系統(tǒng)的振動信號、轉(zhuǎn)速信號和電流信號分為40組,其中故障信號20組,正常信號20組。將正常信號和故障信號中的各10組作為機(jī)床主軸系統(tǒng)預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,其余樣本作為機(jī)床主軸系統(tǒng)預(yù)測模型的驗(yàn)證樣本。
定義預(yù)測模型輸出值如下:預(yù)測輸出值在[0,1]區(qū)間內(nèi)代表主軸系統(tǒng)正常;預(yù)測輸出值在[9,10]區(qū)間內(nèi)代表主軸系統(tǒng)嚴(yán)重故障;預(yù)測結(jié)果在(1,9)區(qū)間內(nèi)代表主軸系統(tǒng)是否故障無法判斷,及預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)確。
將20組驗(yàn)證樣本(正常數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)各10組)作為訓(xùn)練后的預(yù)測模型的輸入,驗(yàn)證預(yù)測模型輸出結(jié)果的準(zhǔn)確率,預(yù)測結(jié)果如圖4所示。
4 結(jié)論
本文首先建立了主軸系統(tǒng)的故障預(yù)測模型,完成了機(jī)床主軸系統(tǒng)預(yù)測模型的計(jì)算流程設(shè)計(jì)。然后通過驗(yàn)證樣本對機(jī)床主軸系統(tǒng)預(yù)測模型進(jìn)行驗(yàn)證,其預(yù)測精度較高,預(yù)測結(jié)果對制定機(jī)床主軸系統(tǒng)的主動維護(hù)和維修計(jì)劃具有重要的指導(dǎo)意義。
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