利用Petri网进行多轴机床故障诊断

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1、利用Petri网进行多轴机床故障诊断扌商要：本文分析了多轴机床安装和生产屮所而临的故障问题，结合故障诊断问题的特点，在基TPetri网基本原理的前提下，建立了故障诊断的Petri网模型，并分析了故障的传播机理。关键词：多轴机床；故障诊断；Petri网模型1引言多轴机床是现在生产系统中的一种重耍设备，具冇复杂的结构（如图1所示）。在机床的安装、调试和生产过程中发生的故障会影响机床的生产运行，甚至会威胁到人身安全。因此找出故障源是非常重要的。图1典型的水平型多轴机床Petri网是一种离散事件动态系统建模工具，具有图形建模的直观性和分析的严谨性，尤其能够很

2、好的刻画并发、竞争和同步等行为。故障诊断和容错是Petri网的一个非常有前途的应用领域。Petri网可用于在故障检测和诊断领域屮表达系统的逻辑关系，完成知识表示和诊断推理；也可用Petri网建立被诊断对象的行为模型，利用Petri网的屈性进行基于模型的推理。零件的加工精度是许多生产厂商最为重视的问题，木文分析了对机床加工精度有重要影响的故障问题，并建立了相应的故障模型，分析了故障传播的机理。2多轴机床的故障分析在多轴机床屮有很多故障源影响机床的加工精度，如；儿何、静态和动态载荷、伺服循环参数的不匹配和热偏差等。我们主要研究几何/运动故障和热故障。几何

3、故障主耍是由于机床零件的生产误差、机床在安装和调试中不同零件的装配误并和振动造成的零件位置相对移动等原因造成的。在多轴机床中造成儿何故障的故障源如下：（1）机床的传动链路的儿何误差：如链路的长度；（2）传动部件的弹性变形：如主轴弯曲；（3）机床在加速和制动时所产生的惯性力；（4）机床在加工零件时的切割力；（5）机床中的控制系统；（6）相对运动的零部件之间的摩擦和挤压；（7）机床振动：如主轴振动。在机床的运行过程当中，机床处于由其内部和外部的各种热源所产生的不稳定的热场状态当屮。当机床长时间运转时就会产生热故障，机床的持续运行会导致机床内部相对运动的部

4、件发热，使整个机床处于高温状态，从而导致机床的结构部件产生膨胀。这些结构部件的膨胀变形会导致机床的定位产生偏差，最终使机床的加工精度严重下降。凶此rtr丁机床外部的热源和机床内部的热源所造成的热故障是机床总体故障的重要的组成部分。机床的主要热源如门（1）齿轮和液压油；（2）轴承；（3）电机；（4）离合器和驱动器；（5）导轨；（6）外部的各种热源。实际生产中，在内部热源和外部热源的作用下，铳床的结构部件产生了很大的变形，这必将严重的影响铳床的加工精度。3基于Petri网的故障诊断算法为了能够捉高机床的生产效率，故障诊断必须在机床运行过程当屮，对机床的运

5、行状态及时做出判断，采取相应的措施。当机床出现异常征兆时，必须停机检修或者停止使用，等机床恢复正常以后，才可以继续运行。因此必须弄清故障传播的机理。在实际情况中，故障的传播过程是一个连续触发的过程，当一个故障征兆出现以后将会导致一系列后继的故障状态发生。同时，故障的发生具冇并发的特点,当一个故障征兆出现后，故障会沿着多条路径同时传播，从而导致多个后继故障状态出现。所以，我们在进行故障诊断问题的研究当中，既要注意对系统状态的研究同时也要重视对代表不同因果关系的状态的变化过程进行研究，以便从中得到更多的关于故障问题的信息。按我们询面所介绍的故障传播机理來

6、分析，故障在传播过程屮存在着并发特性，同-•个位置的所有输出变迁代表了多条不同的故障传播路径，不存在传统的Petri网理论中的结构冲突问题。因此，传统的Petri网方法不适合于描述故障诊断。本文中结合故障诊断问题的特点，通过引入时间标签，对Petri网的动态特性进行了新的定义，得出了新的Petri网故障诊断算法。在新的算法屮，当变迁没有吋间标签吋表示变迁没有被激发过，可以在满足下面给出的条件时被激发；而当变迁带有时间标签时则表示己经被激发过不能再被激发了。而且根据变迁的时间标签也可以很容易的查出故障源。我们令J表示已经带冇时间标签的变迁集；T表示网络

7、的变迁集；m（/＞）表示位置人的标识数；Pre（好）表示位置£到变迁兀的权值；Post（P.,好）表示变迁兀到位置人的权值；。丐•表示变迁7；的输入位置集；7；。表示变迁7；的输出位置集；7；（n）表示变迁7；已经在时刻n被激发了。所以当变迁满足下面的条件（1）时，变迁被激发：（1）Ifm（/p＞Pre（片，T.）A^J,X/£w?then7；使能，可以激发，记为M（可＞,M二｛m（P［）,m（p2）,・・・，m（pn））为网络的当前标识。同时变迁激发后，标识的变化如下：（2）对于V人w。£,mn+1（C）二（£）；VP.^T^,mn+1（片）二rr

8、in（片）+Post（P.,T-）0下面给岀Petri网故障诊断算法：算法Petri网故障诊断新算法步骤1：