基于ARM的精密机床故障文献综述

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1、文献综述基于ARM的精密机床故障1前言部分1故障诊断的必要性机器发生故障就像人会生病一样是不可避免的，同样的就像人生病后要看医生，机器也有故障诊断。然而不同的是，一旦机器发生故障，其后果有时是不可设想的，如1985年大同电厂和1988年秦岭电厂的汽轮发动机组的严重断轴毁机事故，这些灾难的发生在提醒我们故障诊断的重要性。故障诊断能诊断出故障的初期阶段，将故障扼杀在摇篮之中。这样的好处是显而易见的，避免了大型设备发生故障而造成机毁人亡，避免了企业因故障停产停工而造成的巨额损失。同时也促进了国家故障诊断技术和智能仪器的发展，具有深刻

2、而深远的意义。2故障诊断的历史机器故障诊断兴起于二十世纪七八十年代，是一门融合众多的理论和技术的学科。是一门适应工程实际而由各学科交叉形成的综合学科。诊断技术的发展经历了三个阶段：第一阶段以主要依靠技术人员的感觉器官、个人经验及简单的仪器进行诊断；第二阶段十传感器、动态测试技术及信号分析技术发展及应用；第三阶段是计算机技术、人工智能特别是专家系统的应用而形成的智能化阶段。20世纪60年代，随着计算机技术的发展，出现了快速傅里叶变换（FFT），从而把信号处理和分析技术的软件和硬件推向新的高度，推动技术诊断的发展。目前，出现了统计

3、诊断、分析诊断、模糊诊断、灰色诊断、神经网络诊断等理论和方法，各种离线和在线设备的广泛应用在把新的信号处理和人工神经网络、遗传算法引入诊断工程的同时，故障诊断系统朝着工程化的方向发展。2主题部分现阶段的故障诊断技术发展到了一个新的层面，飞速发展的人工智能理论开始应用于故障诊断当中，专家系统得到广泛应用，以信息处理技术为基础的现代故障诊断技术开始向基于知识的智能诊断技术方向发展。我国的机械状态检测和故障诊断技术发展较晚，与国外的同类技术相比不论是理论还是工程实践上都存在有较大的差距。但是在国内的科研和工程技术人员的共同努力下，近

4、年来国内的机械状态监测和故障诊断发展十分迅速，不论是在诊断理论和方法的研究上，还是在工程实践与监测诊断系统的研发上都取得了一定的成果。浙江大学的潘书澜应用数值检测方法，BP人工智能神经网络和推到法则，提出了一套针对电控汽油机三个传感器，曲轴位置传感器（CPS）、节气门位置传感器（TPS）、进气歧管压力传感器（MAP）的故障诊断和调节策略。大连交通大学的吴昌成将DSP和MATLAB结合起来的新技术应用在故障诊断中，并用轴承故障作为测试对象，该方法是故障诊断的一次大胆尝试，为故障诊断系统的进一步研究和应用开拓了空间，具有广阔的应用

5、前景。浙江大学的向荣英结合机械故障诊断的特性，系统地建立了AIS在故障诊断中的响应模型；设计和开发了基于AIS的机械故障诊断系统，并对系统进行了测试：最后完成对诊断系统的WebServices实现。1故障诊断过程故障诊断系统有信号的检测、特征的提取、状态的识别三部分组成。1.1信号的检测信号检测是故障诊断的第一步，加工过程的许多状态从不同的角度反应加工状态的变化。可见，信号检测直接关系着故障诊断系统的成败。常见的机床故障检测信号包括切削力、电机功率、声发射信号、振动信号、切削温度、切削参数、切削扭矩等。1.2特征提取特征提取是

6、对检测信号的进一步加工处理，从大量的信号中提取与加工状态参数相关的参数，目的在于提高信号的的信噪比，提高系统的抗干扰能力。目前采用的方法主要有时域（均值、方差等）、频域方法(FFT、功率谱、倒频谱等)和时频分析方法（短时FFT、小波分析等）。提取特征参数的品质对监控系统的性能和可靠性具有很重要的影响作用。1.3状态识别状态识别实质上是通过建立合理的模型，根据所获取的特征参数对加工过程状态进行分类判断。从数学的角度来理解就是特征参数域加工过程状态的映射，其核心是模型。当前的建模方法主要有统计方法、模式识别、专家系统、神经网络等。

7、浙江大学的朱林生研究了超低频振动的特性，采用一种串联式电子补偿电路，在保持电磁式速度传感器的传递函数性质（高通）不变的前提下，拓展了传感器的频宽，改善了传感器的性能。西南交通大学的曹伟青，在“B样条模糊神经网络在刀具故障诊断中的应用”中建立了铣刀磨损情况下的大量数据，在对这些数据进行分析时采用传统的傅里叶分析方法，通过分析其幅值-频率特性提取有效特征。在故障诊断过程中采用了BP神经网络进行识别，得到了良好的诊断结果。2嵌入式故障诊断系统嵌入式系统最早出现在上个世纪七十年代，进入九十年代由于计算机与嵌入式计算机系统的专业分工发展

8、使得嵌入式计算机走上了一条完全不同的道路，即单芯片道路。很多传统电子领域的厂家也迅速将传统电子系统发展到现代电子系统。嵌入式的发展大致经历以下几个阶段：以单芯片为核心，同时具有与监测、伺服、指示设备相配合的可编程控制器形式的系统；以嵌入式CPU为基础、以简单操作系统为核心的嵌