基于B/S 架構的機床主軸遠程監測系統開發

馮龍云

（200093 上海市 上海理工工大學 機械工程學院）

0 引言

數控機床在機加工行業的應用已非常普遍[1-2]，主軸作為數控機床的核心部件之一，它的健康穩定運行直接影響整個機床的加工質量和生產效率，也間接影響機床的使用壽命，所以在數控機床運行狀態下對主軸實施在線監測有重要意義。

實際加工過程中，機床主軸發生故障的主要部件及原因包括主軸的軸承損傷、換刀機構失效等[3]。針對主軸發生故障的原因的探究，GMN 主軸公司專門做了一項調查，對231 個主軸系統故障統計顯示，近40%的機床主軸發生故障是滾動軸承損傷失效引起的，軸承失效是主軸發生故障的最大因素[4]，對于主軸軸承的性能監測和健康評估受到越來越廣泛的研究和關注。機床主軸的軸承損傷失效會引發主軸系統的受迫振動，進而影響主軸加工精度和使用壽命[5]。對主軸軸承性能監測的研究主要是采集振動、聲波等運行時的信號，并基于當下信號處理方法，提取時域和頻域特征，評估診斷。小波分析、EMD 分解等方法已被深度研究并得到成熟運用[6-7]。在國內，西安交通大學的陳雪峰[8]等通過采集機床主軸的箱體振動信號，將振動原始信號經過奇異值分解和S 變換等過程，成功得到了主軸軸承外圈損傷失效特征。在國外，韓國光州科學技術院的LAW[9]等設計了一種基于希爾伯特-黃變換和小波包分解的主軸軸承狀態監測方法；2013年德國西門子公司的LIAO[5]等通過實驗探究了大量主軸故障，并對主軸的可靠性和壽命進行評估和預測，進一步豐富了主軸故障的分析案例[10]；法國南特大學的CASTELBAJA[11]等構造了主軸的軸承噪聲指標(Spindle bearing noise)，用于主軸軸承磨損等分布式損傷的評價與檢測。

目前，國內外對數控機床的主軸健康評估是一個熱點領域，相關監測和評估方法研究也越來越深入[12]。目前對主軸健康狀況評估的主要方式是通過采集主軸運行狀態下的振動原始信號，并對振動信號在時域和頻域上進行處理，提取出振動信號在時域和頻域上對應的特征量，根據特征量分析振動狀態特征情況，獲得有效的機械振動狀態信息[13]。國內外大批學者投入到振動信號特征提取的研究，并且取得了豐碩的研究成果[14]。在監測數控機床主軸系統加工狀態下的健康狀況，除了通過在主軸上安裝振動傳感器，對主軸的振動狀況進行分析外，還可以采集主軸運行狀態下的溫度、聲發射、切削力、轉矩、功率、電流等信號，與振動特征量綜合評估主軸的健康狀況以及性能，實現主軸部件的失效診斷、功能失效判斷以及加工能力的評估[15]，而對主軸的遠程在線監測系統開發的案例較少，相應對主軸的遠程在線監測也沒有完整的解決方案。本文設計了一套完整的針對主軸健康的遠程在線監測系統，并驗證其有效性。

1 系統總體設計

1.1 系統組成架構

本數控機床主軸遠程在線監測系統采用B/S 架構，主要包括邊緣層硬件網關和采集程序、網絡層的MQTT 數據傳輸、遠程在線監測后端應用平臺和前端網頁展示等幾個模塊。系統架構如圖1 所示。

圖1 系統架構示意圖Fig.1 System architecture diagram

應用層的機床主軸遠程監測平臺是針對機加工領域機床主軸加工時運行狀態和故障監測所研發的實時監測和故障報警反饋平臺。隨著計算機、互聯網和傳感技術的迅猛發展和高度融合，連接人、設備、物料、客戶等生產資料數據監測管理平臺極大地提高了工業化生產的效率和質量水平。研發整個平臺的目的是遠程在線監測機床主軸的運行是否正常，或主軸發生故障時能及時給機床管理人員響應報警并給出故障原因及維修指導，相比傳統模式下發現及解決主軸故障問題的手段有顯著優勢。

網絡層MQTT 協議是一種輕量級、使用簡單、安全開放和容易實現的應用層網絡協議，在物聯網領域得到了非常廣泛的應用，包括受限的環境中，如設備與設備（M2M）通信和物聯網（IOT）；在通過衛星鏈路通信傳感器、間歇撥號的醫療設備、智能家居及一些小型化設備中已被廣泛使用[16]。MQTT 數據傳輸主要用于將邊緣計算、數據清洗后的結果實時推送至遠程網絡，并為應用層機床主軸遠程監測平臺提供數據支持。數據基于json 格式傳送，所占帶寬較小，便于復雜數據的解析。

邊緣層網關是部署在網絡中邊緣側的協議轉換器，其主要作用是實現數控機床主軸運行狀態實時信號采集、實時計算處理，為數據遠程發送提供硬件支持。其內嵌了NI 數據采集板卡、4G 和WLAN 通信網卡、用于邊緣計算的inter 酷睿i3 處理器等，支持連接振動、功率、位移、電流、溫度等工業級傳感器，比如奇石樂系列振動傳感器、溫度傳感器、聲發射傳感器等，并支持為傳感器提供24 V 直流電源。邊緣采集程序基于LabVIEW 環境開發，具備振動信號計算處理，智能判別主軸健康狀態，MQTT 客戶端推送實時數據功能。

1.2 系統運行機制

本套主軸遠程在線監測系統采用B/S 架構，邊緣層采集主軸實時振動信息并處理，將結果推送至MQTT 服務器，Web 平臺后端訂閱實時振動結果，并將結果通過HTTP 協議通信傳給前端頁面用于展示監測，處理結果運行流程如圖2 所示。

圖2 系統運行流程圖Fig.2 System operation flow chart

2 遠程在線監測系統設計

2.1 實時數據采集處理和推送

邊緣層實時采集處理和推送主軸振動信號是整個監測系統的關鍵環節，系統硬件選用EPCBS270 嵌入式邊緣計算網關，并搭載NI 采集板卡，采用奇石樂三向振動傳感器采集主軸相互垂直的3個方向振動信息。邊緣層程序基于LabVIEW 環境設計，其功能包含三通道振動信號實時采集功能、振動信號實時處理功能和基于MQTT 客戶端的結果推送功能。如圖3 所示，基于LabVIEW 中的DAQmax 數據采集驅動模塊，采用多通道連續采樣以實現對主軸的3 個方向振動信號的實時采集。

圖3 振動數據采集程序框圖Fig.3 Program block diagram of vibration data acquisition

對采集到的原始振動信號提取時域特征量和頻域特征量，考慮到監測的實時性，這一環節宜選用快速且可靠的算法對信號進行處理，對振動信號的極值、方差、均值、標準差和利用FFT 算法獲得的實時頻譜進行實時監測。圖4 為振動信號的實時處理的程序框圖。

圖4 振動數據提取時頻特征量程序框圖Fig.4 Program block diagram of extracting time frequency characteristic quantity from vibration data

網絡層MQTT 是一個基于客戶端-服務器的消息發布/訂閱的傳輸協議。基于LabVIEW 的MQTT 客戶端模塊，連接遠程MQTT 服務器，并將實時數據經過清洗和計算處理，結果數據推送至遠程MQTT 服務器。MQTT 支持百萬級別并發場景，在監測多主軸場景下，對每個主軸的監測指標推送不同主題的消息到MQTT 服務器，以供Web 平臺訂閱查看相關機床主軸的實時監測指標。

2.2 基于Vue+Django 框架的Web 前后端分離應用平臺設計

為保證Web 平臺高擴展、高可用，且滿足高并發場景，平臺采用當下流行的前后端分離模式開發，基于Python 的Django 框架構建Web 后端應用，并基于ES6 的Vue 框架構建前端頁面。平臺分為3個模塊，分別為主軸在線監測模塊、主軸信息維護模塊和主軸性能統計和評估模塊，具體功能模塊設計如圖5 所示。

圖5 Web 系統設計架構圖Fig.5 Web system design architecture

后端應用平臺基于Python 環境開發，依賴paho.mqtt.client 工具類向MQTT 服務器訂閱需查看的主軸實時監測指標的消息主題，并通過http 協議將消息結果傳輸給前端瀏覽器。同時，通過編寫運行訂閱全部主軸實時監測指標的Python 程序，基于pymysql 依賴將每個主軸的實時監測指標存入MYSQL 數據庫，用于對主軸的歷史狀態統計和評估主軸綜合性能。程序實現了訂閱MQTT 指定主題的消息、解析主軸振動實時特征量結果、連接MYSQL 數據庫、主軸振動實時特征量結果更新到數據庫等功能操作。

3 主軸遠程在線監測系統功能測試

3.1 主軸振動信號采集功能測試

系統接入了一臺i5 數控銑床，并對其主軸進行振動信號實時采集和處理。圖6 為i5 數控銑床主軸振動信號和位移信號采集現場圖。

圖6 主軸振動信號采集現場圖Fig.6 Field diagram of spindle vibration signal acquisition

奇石樂三向振動傳感器置于i5 數控銑床主軸端蓋處，傳感器采集振動的X 方向為主軸的軸向，即上下方向，Y 方向為主軸的左右方向，Z 方向為主軸的前后方向。測試中，通過采集主軸在500～20 000 r/min 的不同轉速下的3 個方向振動原始信號，經過濾波，去除混雜的噪聲信號，實時處理的到振動信號在主軸不同轉速下的振動極差、標準差等能反映振動強弱的時域特征量。

圖7 為主軸的3 個方向在各轉速下的振動標準差折線圖。從圖7 可直觀得出2 個結論：（1）Y方向振動的標準差在所有主軸轉速下都明顯大于其它2 個方向的值，X 和Z 方向振動的標準差值十分接近，這說明i5 銑床主軸運行時，Y 方向即主軸的左右方向振動強度較大，X 和Z 方向振動強度稍弱；（2）i5銑床主軸工作轉速在17 000 r/min左右時，3 個方向的振動強度都有不同程度的增大。這些信息能為監測和評估不同工況下的主軸振動情況及加工性能提供有效的依據。

圖7 主軸振動在線監測標準差圖Fig.7 Standard deviation diagram of spindle vibration online monitoring

3.2 主軸在線監測模塊

如圖8 所示，網頁中在線監測i5 銑床主軸，分別針對主軸的的振動標準差、電流、溫度、功率4 種信號。每個監測圖表中都可以設置信號正常時的上限值和下限值。信號正常時會顯示綠色；當監測的實時信號大于正常信號的上限時，超出上限的區域會顯示紅色；當實時信號低于正常信號的下限值時，低于下限的區域會顯示黃色，同時會發出報警，提醒機床操作者和管理者主軸異常。

圖8 主軸遠程在線監測圖Fig.8 Remote online monitoring chart of spindle

這一設計大大降低了車間工人的勞動強度，甚至可以實現無人化工廠。經驗豐富的工人只需遠程打開網頁，即可實時觀察機床主軸的運行情況，了解加工過程狀態。

3.3 主軸信息維護模塊

主軸信息維護模塊如圖9 所示。可以添加、查看并修改機床主軸的一些基本信息，如主軸名稱、型號、資產編號、制造商、所屬車間、是否已保養和有關主軸的財務信息等等。機床使用單位可以輕松便捷地管理所有機床主軸信息，為以后對主軸的維護保養、升級及報廢提供信息支持。

圖9 主軸信息維護模塊Fig.9 Spindle information maintenance module

4 結論

本文介紹了機床主軸遠程在線監測系統的系統架構、工作原理和功能模塊。邊緣層基于LabVIEW 編程，實時采集并處理主軸的振動數據，得到用于監測時域和頻域的特征量，借助物聯網的MQTT 協議推送實時數據到遠程服務器；遠程監測系統采用B/S 架構，基于Vue+Django 框架，采用前后端分離模式開發，系統開發和運行的耦合性低，后期功能擴展性能強，支持高并發場景。系統在運行過程中，能夠有效監測主軸加工狀態下的主軸軸承損傷失效、刀具失效、切削功率不足等主軸異常加工情況，并能夠實時發出報警，提醒維護人員及時處理。該監測系統可降低企業對機床的維護成本，提高機床使用壽命。