FMS远程监测与故障诊断

作者：北京理工大学 袁洪芳 王信义 张之敬 袁大勇

欢迎访问e展厅 展厅 1 加工中心/FMS展厅 车铣加工中心, 铣削加工中心, 钻铣加工中心, 镗铣加工中心, 五轴加工中心, ... 1 概述 随着机械设备的大型化、自动化、高速化和复杂化，机械设备的故障诊断也变得十分复杂。解决这一问题的一个方法是建立基于网络的远程监测与故障 诊断系统。机械设备的远程监测与诊断是计算机科 学、通信技术与故障诊断技术相结合的一种设备诊 断方式，该系统实现“移动的是数据而不是人”，从而改变一旦设备发生故障，诊断人员就疲于奔命的被动局面。 在此基础上，建立了FMS远程监测 与故障诊断系统总体框架，提出了提高数据传输和图象传输速度的新方 法。 2 远程监测与故障诊断系统的总体框架 机械设备远程诊断监测系统是一个开放的分布式系统，主要由监测设备、传输设备、传输通道、信息处理系统和网络管理系统和诊断系统构成，系统的 主要功能如图1所示。 图2为机械设备远程监测诊断系统的总体结构。设备现场的在线监测系统是该远程监测与故障诊断中心的起点，它完成对FMS中换刀机器人、加工中心的主要状态信息的采集、存储和处理，以及简易诊断，状态信息经加工处理后可以直接通过网络进行远距离传输，也可以将简易诊断后的结果直 接传输给诊断中心。远程诊断中心为该用户建立虚拟现实的现场图象，根据传输来的信号模拟现场设备的加工状态，由专家和专家系统综合现场和经网络传输来的监测信息，得出诊断结果并给出维修决策，通过网络反馈至现场指导维修排除故障。也可以用现场在线监测简易诊断的结果直接启动远程诊断中心专家系统的相应模块，或者询问远程中心的专家，获得精密诊断结果，并由远程中心将结果传输至现场。 3 在线监测系统 FMS在线监测系统监测底层设备的主要部位、部件的传感器信号、可直接测量的设备运行信号、控制网络可上传的故障代码、底层设备及控制器的故障报警灯和状态变换指示灯信号、数控设备CRT上可显示的软件报警代码。在线监测系统一方面综合这些信号对FMS状态进行识别，并对紧急故障作出快速诊断，对其它故障作出大体定位。通知现场的FMS主控制器进行相应处理，并伴随声音和画面报警。另一方面将所有监测信息加工成可以在网上传输的形式，发送给远程监测和诊断中心，由这里的专家和专家系统作出精密诊断。在线监测系统的信息流如图3所示。 4 数据和图象传输 利用LabVIEW中的NetDDE在局域网上实现动态数据交换，可以使用客户申请模式、服务器建议模式及同步传输3种模式。 LabVIEW可以对数据进行多种数学分析，并可以直观的显示分析结果，专家或专家系统可以直接从此获取分析后的数据。 为了进一步了解FMS设备现场的运行状态，更好地进行远程监测、诊断，并指导用户进行设备的使用和维修，在用户和FMS监测与故障诊断中心之间进行实时的设备运行状态图象传输。为了减小网上图象数据的传输量，提高数据的传输速度，利用VRML(虚拟现实建模语言)技术，制作FMS仿真现场的3维图形，并利用VRML的动画及交互功能，使FMS3维动画程序能够根据人和传输信号的控制，产生相应的运动变化，从而虚拟出FMS现场 的工作流程和工作状态。 VRML2．0编写的程序可以实现动态的交互，即在程序的运行过程中，用特定的信号实时控制程序所定义的3维物体的运动。交互作用的产生主要靠传感器节点与内插器节点和路径语句。VRML2．0的传感器节点有6种，它们可以在程序运行的过程中改变物体的一些状态，如颜色、位置、尺寸等。路径语句的主要作用是感知一些状态变化，并把这些变化传给其他节点，进而使物体的一些状态发生变化。 利用VRML所具有的动画功能及交互作用，将FMS系统里的设备工作运动状态通过传感器节点、内插器节点及路径语句再现出来，实现远程图象的虚拟传输。 5 开放式远程诊断专家系统 FMS远程诊断专家系统完成对FMS主要设备换刀机器人、有轨运输车、立式加工中心、车削中心、卧式加工中心、立体仓库、3坐标测量机的诊断。系统主要由知识库、数据库、模糊推理模块、知识库管理系统和维修库管理系统和机器学习模块。模糊推理模块：是专家系统的核心，主要完成由故障现象寻找故障原因的过程，采用模糊反向推理算法和基于意向的神经网络快速推理算法实现多种有效的推理；对于冲突消解策略，按感官与直观信息——设备外诊断到内诊断规则——规则置信度从大到小——规则本身存储顺序选取，大大提高了推理效率。模糊规则的匹配及结论置信度的计算采用匹配函数的方法，即前提条件与事实的匹配程度由匹配函数决定，而结论的置信度为规则的前提与数据库事实的匹配值和规则置信度的乘积。 知识库：包括规则库、概念库和图形库。规则库是专家系统推理的知识部分，图形库是推理中提供检测信息的图形集合，概念库是规则的基础，规则库由概念库自动生成。 知识库管理：对知识库进行管理和控制，完成对知识库的各类操作，包括系统的维护，日常系统事务管理，使用权限管理。 机器学习：随着FMS的不断运行，可能出现新的故障，也可能发现原来知识库中的某些知识不正确。机器学习就是自动在维修记录库中发现新的知识完善原来的知识库。本系统采用例子学习和指导学习相结合的集成式学习算法来实现知识的自动获 取。 6 FMS远程诊断中心的运行模式 远程监测与故障诊断系统可分为两种运行模式：实时诊断和远程查询诊断。两者的主要区别在于实时诊断时专家可以通过视讯会议系统与其他专家现场监测人员一起实时讨论，并可根据需要对现场进行实时监测，然后给出诊断意见。而远程查询诊断模式，一种是现场人员访问远程诊断中心，申请对设备进行诊断，远程诊断专家以现场监测系统传输过来的信息为依据进行分析判断，以电子信函方式将诊断结果反馈至监测现场。另外一种是直接通过网络查询远程诊断中心的专家系统得到诊断结果。 (1)实时诊断模式的工作方式是现场监测系统将监测信息及诊断申请传至远程诊断中心，由诊断中心根据监测设备及信息确定由哪些专家和专家系统进行诊断，然后诊断中心确定实时诊断时间，并通知现场监测系统及有关专家启动相应的专家系统，在约定的协同诊断时间内，各专家和现场监测人员通过视讯会议系统进行讨论。如果必要就进行实时监测，诊断中心模拟现场的加工流程和加工状态，最后专家根据协同诊断情况及监测信息做出诊断结论并传输至现场。 (2)远程查询诊断模式的工作方式是现场监测人员将监测信息及诊断申请传至诊断中心，由诊断中心将信息输入专家系统或通过专家进行诊断，专家根据对监测信息的分析、处理，得出诊断结果，并发送至监测现场。用户也可以通过上网直接运行远程诊断中心的专家系统进行诊断。 7 结论 FMS设备远程监测与故障诊断网络将管理部门、运行现场、诊断专家和制造厂之间的信息结合起来，利用现代的信息传输载体网络，可以缩短收集故障信息的时间，提高故障诊断的效率，实现对设备异地的协同监测和诊断。(end)

文章内容仅供参考 (投稿) (如果您是本文作者，请点击此处) (11/29/2004)