基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)控加工中心遠(yuǎn)程維護(hù)管理技術(shù)

摘要：本文針對數(shù)控加工中心運(yùn)行效率和可靠性問題，提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程維護(hù)管理技術(shù)方案。該方案通過傳感器數(shù)據(jù)采集、云計(jì)算處理和遠(yuǎn)程控制，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)測和遠(yuǎn)程診斷。論文詳細(xì)闡述了該技術(shù)的核心原理、系統(tǒng)架構(gòu)、應(yīng)用實(shí)施流程及實(shí)際應(yīng)用案例，并量化分析了其在提高設(shè)備平均無故障運(yùn)行時(shí)間（MTBF）、縮短故障響應(yīng)時(shí)間和維護(hù)時(shí)間方面的效果，最終證明了該技術(shù)在提升制造業(yè)運(yùn)營效率和設(shè)備使用壽命方面的有效性。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)控加工中心；遠(yuǎn)程維護(hù)；故障預(yù)測；預(yù)測性維護(hù)；實(shí)時(shí)監(jiān)控

中圖分類號：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）14-0074-03

0引言

數(shù)控加工中心作為先進(jìn)制造設(shè)備的核心，其運(yùn)行效率和可靠性對生產(chǎn)效率和成本至關(guān)重要。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)憑借其實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、傳輸和分析能力，為數(shù)控加工中心的遠(yuǎn)程維護(hù)管理提供了新的技術(shù)途徑，有效提升設(shè)備利用率和降低維護(hù)成本[1]。本文以某精密機(jī)械制造有限公司的實(shí)際應(yīng)用為例，深入探討基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)控加工中心遠(yuǎn)程維護(hù)管理技術(shù)，旨在為智能制造提供技術(shù)支撐。

1工程概況

蘇州某精密機(jī)械制造有限公司應(yīng)用基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程維護(hù)管理技術(shù)，顯著提升了150臺數(shù)控加工中心的運(yùn)行效率。該系統(tǒng)通過部署多種傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，并實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程故障診斷和預(yù)測性維護(hù)。數(shù)據(jù)顯示，該技術(shù)將平均無故障運(yùn)行時(shí)間（MTBF）提升至980小時(shí)，故障響應(yīng)時(shí)間縮短至30分鐘，維護(hù)時(shí)間縮短至2小時(shí)，有效避免了大規(guī)模停機(jī)事件，并為設(shè)備升級優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。

2相關(guān)理論分析

2.1物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在遠(yuǎn)程維護(hù)中的核心原理

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在數(shù)控加工中心遠(yuǎn)程維護(hù)中的核心原理通過傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)通信和云計(jì)算的有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)測和維護(hù)決策優(yōu)化[2]。傳感器數(shù)據(jù)采集：數(shù)控加工中心的關(guān)鍵部件（如主軸、刀具、進(jìn)給系統(tǒng)）安裝了振動(dòng)、溫度、壓力等傳感器，獲取核心參數(shù)。比如，溫度傳感器可實(shí)時(shí)監(jiān)控主軸軸承的溫度，確保其在80°C以內(nèi)，避免設(shè)備損壞。數(shù)據(jù)傳輸：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，采集的數(shù)據(jù)使用Wi-Fi、LoRa或5G等無線通信協(xié)議進(jìn)行低延遲、高帶寬的傳輸，確保數(shù)據(jù)及時(shí)上傳至中央系統(tǒng)。數(shù)據(jù)處理與分析：邊緣計(jì)算和云計(jì)算共同作用，邊緣設(shè)備處理初步數(shù)據(jù)，云端通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行故障預(yù)測。例如，分析振動(dòng)數(shù)據(jù)可預(yù)測主軸的未來損壞概率，從而提前安排維護(hù)。智能化維護(hù)決策：系統(tǒng)根據(jù)分析結(jié)果自主生成維護(hù)計(jì)劃，并通過遠(yuǎn)程通信實(shí)現(xiàn)對設(shè)備參數(shù)的調(diào)整，確保設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性，減少停機(jī)時(shí)間。

2.2遠(yuǎn)程維護(hù)管理系統(tǒng)的架構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)控加工中心遠(yuǎn)程維護(hù)管理系統(tǒng)的架構(gòu)，主要包括現(xiàn)場設(shè)備終端、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)層、遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺和智能分析平臺四大部分。這一系統(tǒng)通過將數(shù)控加工中心的核心設(shè)備如AC500PLC控制系統(tǒng)連接至物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控和智能維護(hù)。在架構(gòu)中現(xiàn)場設(shè)備終端安裝多種傳感器，用于采集關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、振動(dòng)等參數(shù)[3]。圖中的HINET智能網(wǎng)關(guān)作為數(shù)據(jù)采集的中轉(zhuǎn)站，通過有線方式連接至現(xiàn)場設(shè)備，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸至交換機(jī)或直接接入互聯(lián)網(wǎng)。通過這種架構(gòu)，數(shù)據(jù)首先在現(xiàn)場層進(jìn)行初步過濾和聚合，以減少冗余信息和不必要的數(shù)據(jù)流量，從而提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省Ｔ趥鬏斶^程中HINET智能網(wǎng)關(guān)通過有線或無線方式與互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行連接，并將數(shù)據(jù)傳送至遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺。監(jiān)控平臺通過高級數(shù)據(jù)分析算法（如機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測分析模型）對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度解析，能夠?qū)崟r(shí)識別設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)及潛在故障風(fēng)險(xiǎn)。圖中展示的遠(yuǎn)程監(jiān)控端通過連接到云端服務(wù)器，能夠?qū)υO(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障報(bào)警、遠(yuǎn)程調(diào)試和遠(yuǎn)程控制。該架構(gòu)的核心在于其分層數(shù)據(jù)處理模式，通過邊緣計(jì)算技術(shù)，在現(xiàn)場設(shè)備層完成初步數(shù)據(jù)處理，減少傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和整體效率。遠(yuǎn)程端用戶通過監(jiān)控系統(tǒng)能夠隨時(shí)查看設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行遠(yuǎn)程編程調(diào)試，并在檢測到異常時(shí)及時(shí)采取遠(yuǎn)程干預(yù)措施。

3具體應(yīng)用

3.1遠(yuǎn)程故障診斷與預(yù)測性維護(hù)

物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)控加工中心遠(yuǎn)程故障診斷與預(yù)測性維護(hù)技術(shù)，通過多傳感器數(shù)據(jù)采集、無線通信、邊緣計(jì)算及云計(jì)算平臺的協(xié)同運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與故障預(yù)測。系統(tǒng)通過振動(dòng)、溫度、壓力等傳感器實(shí)時(shí)獲取主軸、刀具、進(jìn)給系統(tǒng)等關(guān)鍵部件的運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用無線通信技術(shù)（如Wi-Fi、5G）傳輸至中央數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。通過邊緣計(jì)算快速處理初級數(shù)據(jù)，減少延遲，而海量歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)則通過云計(jì)算進(jìn)行深度分析，采用如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（SVM）等機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的趨勢預(yù)測。例如，主軸振動(dòng)信號可以通過頻域分析和時(shí)域分析方法提取特征參數(shù)，預(yù)測其失衡或軸承磨損狀態(tài)，進(jìn)而推導(dǎo)出未來故障發(fā)生的概率。預(yù)測性維護(hù)基于設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)X（t）與其閾值Xth的比較，通過公式：

式中：P（t）表示在時(shí)間t設(shè)備故障的概率，λ為失效率，t0為起始時(shí)間。該公式結(jié)合實(shí)時(shí)采集的振動(dòng)數(shù)據(jù)和歷史失效數(shù)據(jù)，幫助預(yù)測主軸在未來500小時(shí)內(nèi)發(fā)生故障的可能性。系統(tǒng)根據(jù)分析結(jié)果生成最優(yōu)維護(hù)計(jì)劃，并通過遠(yuǎn)程通信實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的調(diào)整，從而顯著降低非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，確保生產(chǎn)的連續(xù)性和效率。

3.2物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺設(shè)計(jì)

在精密機(jī)械制造有限公司的實(shí)例中，實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺的設(shè)計(jì)圍繞其150臺數(shù)控加工中心的需求展開，關(guān)鍵在于如何有效整合從振動(dòng)傳感器、溫度傳感器以及功率監(jiān)測器等設(shè)備采集的大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并確保數(shù)據(jù)能夠快速、準(zhǔn)確地傳輸至中央監(jiān)控系統(tǒng)。通過高速的數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)，平臺能夠持續(xù)監(jiān)控每臺機(jī)床的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)，如振動(dòng)頻率、溫度水平和能耗情況，數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)上傳并在云平臺進(jìn)行分析。通過部署先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法，如機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能模型，監(jiān)控平臺不僅能實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，還能預(yù)測潛在的故障和維護(hù)需求。當(dāng)振動(dòng)傳感器檢測到異常振動(dòng)水平時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)比對歷史數(shù)據(jù)模型，預(yù)測可能的故障原因和發(fā)生時(shí)間，從而提前通知維護(hù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行干預(yù)，顯著減少故障響應(yīng)時(shí)間和維護(hù)時(shí)間。實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺還支持設(shè)備的長期性能跟蹤和趨勢分析，幫助企業(yè)制定更科學(xué)的設(shè)備升級和采購策略[4]。通過長期趨勢分析，例如，系統(tǒng)可能指出某型號的刀具在特定工作小時(shí)后表現(xiàn)出磨損加速，企業(yè)可以據(jù)此調(diào)整刀具的更換周期和采購計(jì)劃，從而優(yōu)化運(yùn)營成本和設(shè)備性能，如表1所示。

通過數(shù)據(jù)，可以直觀地看到物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺對于提升生產(chǎn)效率和降低運(yùn)維成本的實(shí)際影響。

3.3遠(yuǎn)程維護(hù)實(shí)施流程

通過在數(shù)控機(jī)床上安裝的振動(dòng)傳感器、溫度傳感器和功率監(jiān)測器等設(shè)備，系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集關(guān)鍵運(yùn)行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)傳輸至中央監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行分析處理。采集的數(shù)據(jù)量V可以表示為：

式中：n表示傳感器數(shù)量，t表示采集時(shí)間，f表示采集頻率，從而確保數(shù)據(jù)的完整性和實(shí)時(shí)性。將連接到物聯(lián)網(wǎng)中心的設(shè)備以往的故障信息進(jìn)行分類整理，作為設(shè)備異常學(xué)習(xí)模型輸入物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，再將設(shè)備使用說明書中易損易耗品明細(xì)及更換周期也輸入物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，設(shè)定故障報(bào)警閾值。系統(tǒng)通過應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行故障預(yù)測，這一步驟關(guān)鍵在于早期識別潛在的設(shè)備故障，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)。通過構(gòu)建故障預(yù)測模型P（f|D），其中P表示故障發(fā)生的概率，f表示故障類型，D表示監(jiān)測到的數(shù)據(jù)集，系統(tǒng)能夠在故障發(fā)生前及時(shí)警報(bào)，降低設(shè)備故障對生產(chǎn)的影響。此模型依據(jù)歷史數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對比，準(zhǔn)確地預(yù)測設(shè)備可能的故障點(diǎn)和下次維護(hù)時(shí)間。在故障預(yù)測后，中央監(jiān)控系統(tǒng)將維護(hù)建議和具體操作步驟發(fā)送至維護(hù)團(tuán)隊(duì)或自動(dòng)執(zhí)行[5]。系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺顯示設(shè)備狀態(tài)和維護(hù)操作的實(shí)施效果，確保每項(xiàng)操作都能精確執(zhí)行，從而最大化提高維護(hù)作業(yè)的效果和效率。

4應(yīng)用成果

通過集成傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)分析平臺和智能化的預(yù)測性維護(hù)算法，設(shè)備的平均無故障運(yùn)行時(shí)間（MTBF）大幅增加，故障響應(yīng)時(shí)間顯著縮短。以精密機(jī)械制造有限公司為例，該公司通過部署該平臺，數(shù)控機(jī)床的平均無故障運(yùn)行時(shí)間從原先的700小時(shí)提升至980小時(shí)，故障響應(yīng)時(shí)間從45分鐘縮短至30分鐘，維護(hù)時(shí)間從平均3小時(shí)減少至2小時(shí)。同時(shí)也解決了人為檢測不夠及時(shí)及檢修不夠全面徹底的問題。基于物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和云平臺的高級算法分析，能實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的精確監(jiān)控與故障預(yù)測，有效減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間并提高設(shè)備的利用率。遠(yuǎn)程維護(hù)管理技術(shù)還優(yōu)化企業(yè)的維護(hù)資源分配。通過對設(shè)備長期運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析和故障趨勢的預(yù)測，企業(yè)能夠更科學(xué)地制訂維護(hù)計(jì)劃，減少不必要的人工干預(yù)。該系統(tǒng)的智能化決策功能使得設(shè)備能夠在故障發(fā)生前進(jìn)行主動(dòng)維護(hù)，從而降低設(shè)備的突發(fā)故障率，顯著提升生產(chǎn)線的穩(wěn)定性與連續(xù)性。

5結(jié)束語

綜上所述，數(shù)控加工中心遠(yuǎn)程維護(hù)管理技術(shù)不僅是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在制造領(lǐng)域應(yīng)用的典型例子，也是推動(dòng)制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過深入探索和研究這一技術(shù)，可以為制造業(yè)的發(fā)展提供強(qiáng)大的技術(shù)支持和理論依據(jù)，促進(jìn)制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步。此技術(shù)的應(yīng)用有助于積累寶貴的設(shè)備運(yùn)行和維護(hù)數(shù)據(jù)，推動(dòng)制造技術(shù)的創(chuàng)新和升級。

參考文獻(xiàn)：

[1]佐濤.遠(yuǎn)程傳感器在數(shù)控加工中心的應(yīng)用[J].設(shè)備管理與維修，2023（2）：60-61.

[2]晁紅軍.加工中心數(shù)控系統(tǒng)改造及維護(hù)保養(yǎng)[J].內(nèi)燃機(jī)與配件，2019（17）：171-172.

[3]鮑先平.數(shù)控加工中心換刀系統(tǒng)故障分析及優(yōu)化策略研究[J].造紙裝備及材料，2024，53（5）：25-27.

[4]吳連偉，王樹軍，信濤，等.加工中心缸孔鏜刀振刀損傷故障診斷及處理分析[J].中國設(shè)備工程，2024（S1）：343-344.

[5]湯田，張強(qiáng)，陳錦麟.基于HT665車銑復(fù)合加工中心刀庫常見故障與維保方案研究[J].中國高新科技，2023（16）：117-119.

【通聯(lián)編輯：梁書】