电主轴故障诊断与自主维修策略的智能化研究

电主轴故障诊断与自主维修策略的智能化研究

贾建琨

宁波上中下自动变速器有限公司  315000

摘要：电主轴是近年来数控机床领域出现的一种新技术，它将机床主轴与主轴电机融为一体，具有结构紧凑、重量轻、惯性小、振动小、噪音低、响应快等优点。因此，开展电主轴故障诊断与自主维修策略的智能化研究具有重要的现实意义和工程应用价值。基于此，本文首先阐述智能化技术在电主轴故障诊断中的应用，其次提出几条基于智能化技术的电主轴故障诊断与自主维修策略，以供参考。

关键词：电主轴；故障诊断；自主维修；智能化

引言：现代化的机械加工技术日新月异，其中电主轴作为机械设备其稳定和可靠的质量决定了工业生产的效率和完成工作的质量。但是，由于电主轴常年累月处于高速运动状态，而且其工作环境复杂多变，可能导致电主轴发生各种故障，这将意味着机械设备的停工，生产质量的下降以及售后维修费用的增加，因此，研究开发一种智能化的电主轴故障诊断与自主维修策略具有重要意义。

一、智能化技术在电主轴故障诊断中的应用

（一）人工智能在故障特征提取中的应用

在过去，精英工程师和专家们凭借多年的经验与专业素养，能在一定程度上对其故障进行判断。但是，对于当下电子设备日益复杂，多面化的故障状态频发，传统的依靠人力的解决方法显然已经无法满足需求。在当下，人工智能技术使得故障特征提取步入了一个全新的阶段。借助大量的训练数据，能够自动化地学习与故障密切相关的标志性特质，而不仅仅是从众多的运行数据中筛选出有用信息，更能通过其自我学习和优化，不断提高提取标志性特质的准确率和运行效率，有效支撑了后续故障检测的进展。

（二）机器学习在故障诊断模型建立中的应用

在构建电主轴故障诊断模型的过程中，机器学习技术发挥了必不可少的效果，并且能在一定程度上做出准确稳定的诊断模型，实现新故障数据的精准识别以及分类。具体而言，机器学习技术能从之前的大量历史故障数据中拔出有价值的信息，并以此作为训练诊断模型的基础。其中，最常用的方法就是监督学习，主要通过已经标记的故障数据来训练模型，使其学会故障特征和故障类型的映射关系，对新数据进行准确的分类与预测。另外，与监督学习方法的差异在于，无监督学习能在未被标记的数据中发现潜藏的故障模式和异常行为，这对于难以获得大量已被标记数据的领域来讲，具有更加重要的意义。无监督学习方法能帮助我们发现数据中隐藏的规律与模式，为故障诊断创造新的思维与方法。深度学习通过模拟人脑神经网络的原理，能够自动学习并抓取其中的深层特征，而这些特征往往与故障的本性紧密相关。

（三）数据挖掘在故障诊断中的应用

数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，其在电主轴的故障诊断中也起到了十分重要的作用，它对历史故障数据的深入挖掘与分析，数据挖掘能够揭示出隐藏在复杂数据背后的规律与模式。既能帮助我们更为精确地理解电主轴的故障机理，又对预测设备未来的故障趋势具有不可忽视的参考价值。针对此，数据挖掘技术能运用多种算法对历史故障数据进行分析，例如，聚类分析，关联规则挖掘以及异常检测等。聚类分析能把相似特征的故障数据归为一类，有助于相关部门识别不同类型的故障。关联规则挖掘能发现故障数据的相互关联性，在某种特定的工作状态下更可能出现某类故障。至于异常检测，则是通过对比正常运行数据和实时监测数据，适时发现设备的异常行为，从而预告可能出现的故障。

二、基于智能化技术的电主轴故障诊断与自主维修策略

（一）故障特征提取方法

电主轴故障的诊断环节当中，有效的故障特征提取手法能从振动、电流、温度等多方面信号中深挖取电主轴系统的故障信息。常见的手法之一就是时域分析，它透过对振动信号的时域统计分析（如平均值、变差、峰值等），获取与故障相联系的关键参数。例如，若主轴系统存在轴承问题，振动信号的峰值和变差一般都会有显著的变动，技术人员能够利用这些参数对故障进行检测。另一常见的提取手法则是频域分析，它通过对振动信号进行傅里叶变换，把信号转化到频域，便于我们获取频谱信息。从频谱图的相关分析，一般可以看出特定频率上异常或峰值出现异常的频率分量，这种异常通常由故障引发。比如主轴系统存在不平衡故障时，频谱图上都会显现出明显的不平衡频率成分，就可以针对这些频域特征来检测故障。

（二）故障诊断模型建立

采用智能化方法建立电主轴故障检测，对于电主轴故障诊断，可以将所提取出的故障特征输入，进行模型训练和对故障类型的分类。利用机器学习、深度学习等智能化技术，建立电主轴故障诊断模型，

这种模型在获取大量的故障样本数据后，能提纯出特征，并绘制故障特征与故障类型的关系图。通过大量数据训练模型，使其能够自动识别并诊断电主轴的故障类型。

（三）维修决策制定方法

修复决策制定是在接到故障诊断后参照维修策略和资源状况，决定是否需要立即进行维修，以及选择何种维修方式的过程。在电主轴故障维修决策制定中，技术人员可以根据故障的严重程度和对生产流程造成的影响程度来决定维修方案。若是严重影响生产的问题，应考虑立即进行维修以避免连带的损失；而如果故障影响较小，可以结合生产计划和维修资源的可用性进行调度，选择合适的时间窗口进行维修。当然，维修的成本和效果也是制定维修决策时需要考虑的因素，根据不同类型的故障和维修方式的成本和效果评估，需要在经济性和可行性之间取得平衡，以便选择最适合的维修方案。

结束语

展望未来，人工智能和大数据等技术在源源不断的发展中，电主轴的故障诊断和自维修策略也正在智能化的大潮中实现突破。期望借助于更为尖端的技术工具和方法，能够精确地预见电主轴的故障并进行智能维修为制造业的智能化改造工作提供更坚实的基础。同时，也期望有更多的科研人员和工程技术人员能积极参与到这项研究工作中。

参考文献

[1]郑嘉伟.基于深度学习的电主轴故障诊断方法研究[D].华南理工大学,2021.

[2]黄国荣.基于绿色再制造技术的电主轴故障预测性诊断与分析[D].上海第二工业大学,2019.

[3]李赟豪.基于多源信息融合的电主轴服役状态评估[D].西安理工大学,2023.