本發(fā)明涉及故障診斷，具體涉及一種電主軸故障診斷系統(tǒng)及其診斷方法。

背景技術(shù)：

1、電主軸是現(xiàn)代數(shù)控機(jī)床的核心部件之一，其性能直接影響到加工質(zhì)量和生產(chǎn)效率。然而，由于長(zhǎng)時(shí)間的高速運(yùn)轉(zhuǎn)和復(fù)雜的工況條件，電主軸容易出現(xiàn)磨損、松動(dòng)、疲勞等故障。因此，對(duì)電主軸進(jìn)行故障診斷具有重要意義。

2、目前，常用的電主軸故障診斷方法主要包括振動(dòng)分析法、溫度監(jiān)測(cè)法、油液分析法等，但這些方法往往需要專業(yè)的儀器設(shè)備和技術(shù)人員，且存在診斷精度不高、實(shí)時(shí)性不強(qiáng)等問(wèn)題。

3、然而，傳統(tǒng)的電主軸故障診斷過(guò)程中難以將電主軸裝置的運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)初始化特征數(shù)據(jù)和智能化的網(wǎng)絡(luò)模型的故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性進(jìn)行聯(lián)系結(jié)合，需要增加進(jìn)一步的步驟去判斷使用當(dāng)前的診斷模型對(duì)電主軸故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，進(jìn)而增加了故障診斷預(yù)測(cè)的效果分析設(shè)備和效果數(shù)據(jù)分析的時(shí)間，加重了電主軸設(shè)備電能運(yùn)行的負(fù)荷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種電主軸故障診斷系統(tǒng)及其診斷方法，解決以下技術(shù)問(wèn)題：

2、怎樣實(shí)現(xiàn)對(duì)電主軸故障診斷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和判斷，減少故障診斷檢測(cè)的結(jié)果誤差。

3、本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

4、一種電主軸故障診斷系統(tǒng)，包括：

5、數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過(guò)信號(hào)采集傳感器采集歷史電主軸裝置的原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)；

6、原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)包括：運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)、運(yùn)行溫度信號(hào)數(shù)據(jù)和運(yùn)行噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)；

7、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征選擇獲取運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征；

8、故障診斷模塊，用于將歷史運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征輸入預(yù)設(shè)故障預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練獲取目標(biāo)特征序列；并通過(guò)transformer架構(gòu)進(jìn)行目標(biāo)注意力機(jī)制構(gòu)建獲取目標(biāo)特征序列，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的故障類型特征及每個(gè)故障類型特征參數(shù)；并將當(dāng)前模型輸出作為預(yù)測(cè)故障特征；

9、故障診斷模塊的目標(biāo)注意力機(jī)制獲取指定時(shí)間段內(nèi)的目標(biāo)特征與輸入特征的實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)性的計(jì)算方式為：

10、通過(guò)公式計(jì)算出關(guān)聯(lián)性系數(shù)；

11、其中，為注意力機(jī)制點(diǎn)積評(píng)分參數(shù)；為輸入運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征向量；

12、目標(biāo)特征狀態(tài)包括：故障狀態(tài)、疑似故障狀態(tài)及正常狀態(tài)；

13、數(shù)據(jù)分析模塊，用于通過(guò)故障診斷策略獲取實(shí)時(shí)運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征與預(yù)測(cè)故障特征之間的偏差性系數(shù)，根據(jù)偏差性系數(shù)大小判斷故障診斷結(jié)果；

14、報(bào)警提示模塊，根據(jù)故障診斷結(jié)果發(fā)出報(bào)警信號(hào)；

15、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，用于對(duì)電主軸的故障診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存。

16、優(yōu)選地，輸入運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征向量的計(jì)算方式為：

17、；

18、其中，為預(yù)測(cè)特征向量狀態(tài)權(quán)重；為編碼器的實(shí)時(shí)狀態(tài)；為實(shí)時(shí)起始點(diǎn)，為實(shí)時(shí)結(jié)束點(diǎn)；為預(yù)測(cè)模型特征當(dāng)前狀態(tài)；為預(yù)測(cè)模型特征當(dāng)前狀態(tài)權(quán)重；為偏置項(xiàng)參數(shù)；則表示預(yù)測(cè)模型的當(dāng)前輸入特征在編碼器中實(shí)時(shí)狀態(tài)的上下文。

19、優(yōu)選地，數(shù)據(jù)分析模塊的故障診斷策略包括：

20、獲取實(shí)時(shí)運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征的上下文輸入的特征向量；

21、計(jì)算指定時(shí)間段內(nèi)的相鄰特征向量之間的差值的參數(shù)化集合，并作為影響函數(shù)并輸出；

22、通過(guò)公式計(jì)算出電主軸當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)的偏差性系數(shù)；其中，為運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)參數(shù)、為運(yùn)行溫度信號(hào)參數(shù)、為運(yùn)行噪聲信號(hào)參數(shù)；為運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)參數(shù)的影響函數(shù)、為運(yùn)行溫度信號(hào)參數(shù)的影響函數(shù)、為運(yùn)行噪聲信號(hào)參數(shù)的影響函數(shù)；為標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)參數(shù)、為標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行溫度信號(hào)參數(shù)、為標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行噪聲信號(hào)參數(shù)；為預(yù)設(shè)運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)參數(shù)偏差值；為預(yù)設(shè)運(yùn)行溫度信號(hào)參數(shù)偏差值；為預(yù)設(shè)運(yùn)行噪聲信號(hào)參數(shù)偏差值。

23、優(yōu)選地，還包括：判斷偏差性系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)偏差性系數(shù)閾值區(qū)間進(jìn)行比對(duì)：

24、若∈，則判斷診斷結(jié)果合格；否則，診斷結(jié)果不合格，發(fā)出報(bào)警信號(hào)。

25、優(yōu)選地，標(biāo)準(zhǔn)偏差性系數(shù)閾值區(qū)間的獲取方式為：

26、通過(guò)指定時(shí)間段內(nèi)的實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)性系數(shù)的模型輸出當(dāng)前每種故障特征權(quán)重；將每種故障權(quán)重賦值輸出的最小值和最大值作為對(duì)應(yīng)故障的標(biāo)準(zhǔn)偏差性系數(shù)閾值區(qū)間；根據(jù)故障類型劃分為多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差性系數(shù)閾值區(qū)間。

27、優(yōu)選地，信號(hào)采集傳感器包括：

28、振動(dòng)傳感器，用于檢測(cè)電主軸運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)并通過(guò)信號(hào)調(diào)理器轉(zhuǎn)化成振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)；

29、溫度傳感器，用于檢測(cè)電主軸運(yùn)行溫度信號(hào)數(shù)據(jù)；

30、壓電傳感器，用于檢測(cè)電主軸運(yùn)行噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)；

31、優(yōu)選地，數(shù)據(jù)處理模塊獲取運(yùn)行初始特征的步驟包括：

32、對(duì)采集獲取的原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)濾波降噪預(yù)處理；

33、對(duì)預(yù)處理后的原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇獲取對(duì)應(yīng)特征并對(duì)多個(gè)特征進(jìn)行時(shí)間序列特征處理，獲取運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征。

34、一種電主軸故障診斷系統(tǒng)的診斷方法，方法包括以下步驟：

35、步驟一、通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊的信號(hào)采集傳感器采集歷史電主軸裝置的原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)；所述原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)包括：運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)、運(yùn)行溫度信號(hào)數(shù)據(jù)和運(yùn)行噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)；

36、步驟二、利用數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征選擇獲取運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征；

37、步驟三、利用故障診斷模塊將歷史運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征輸入預(yù)設(shè)故障預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練獲取目標(biāo)特征序列；并通過(guò)transformer架構(gòu)進(jìn)行目標(biāo)注意力機(jī)制構(gòu)建獲取目標(biāo)特征序列，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的故障類型特征及每個(gè)故障類型特征參數(shù)；并將當(dāng)前模型輸出作為預(yù)測(cè)故障特征；

38、步驟四、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析模塊通過(guò)故障診斷策略獲取實(shí)時(shí)運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征與預(yù)測(cè)故障特征之間的偏差性系數(shù)，并根據(jù)偏差性系數(shù)大小判斷故障診斷結(jié)果的合理性，根據(jù)報(bào)警提示模塊對(duì)故障診斷結(jié)果發(fā)出報(bào)警信號(hào)。

39、本發(fā)明的有益效果：

40、（1）本發(fā)明通過(guò)設(shè)置數(shù)據(jù)分析模塊根據(jù)故障診斷策略分析實(shí)時(shí)運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征與預(yù)測(cè)故障特征之間的偏差，并通過(guò)偏差性系數(shù)來(lái)進(jìn)行進(jìn)一步的故障診斷準(zhǔn)確性的判斷，保證診斷結(jié)果的高精確性和高時(shí)效性，并能夠及時(shí)對(duì)錯(cuò)誤的判定結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)的修正和設(shè)備的及時(shí)檢修處理。

41、（2）本發(fā)明依據(jù)故障診斷模塊對(duì)預(yù)處理后及進(jìn)行特征選擇后數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)將歷史運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征輸入預(yù)設(shè)故障預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練獲取目標(biāo)特征序列；并通過(guò)transformer架構(gòu)進(jìn)行目標(biāo)注意力機(jī)制構(gòu)建獲取目標(biāo)特征序列，通過(guò)確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的故障類型特征及每個(gè)故障類型特征參數(shù)；實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)輸入模型輸出結(jié)果作為預(yù)測(cè)故障特征；實(shí)現(xiàn)保證對(duì)實(shí)時(shí)輸入的指定時(shí)間段內(nèi)的目標(biāo)特征和輸入特征關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)性的獲取，并且根據(jù)當(dāng)前的實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)性獲取其對(duì)應(yīng)的故障類型特征的輸出，提高對(duì)電主軸裝置運(yùn)行故障的實(shí)時(shí)檢測(cè)效果。

42、當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)特征：

1.一種電主軸故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電主軸故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述輸入運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征向量的計(jì)算方式為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電主軸故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)分析模塊的故障診斷策略包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種電主軸故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，還包括：判斷偏差性系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)偏差性系數(shù)閾值區(qū)間進(jìn)行比對(duì)：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種電主軸故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述標(biāo)準(zhǔn)偏差性系數(shù)閾值區(qū)間的獲取方式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電主軸故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述信號(hào)采集傳感器包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電主軸故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理模塊獲取運(yùn)行初始特征的步驟包括：

8.基于權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述一種電主軸故障診斷系統(tǒng)的診斷方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種電主軸故障診斷系統(tǒng)及其診斷方法，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過(guò)信號(hào)采集傳感器采集歷史電主軸裝置的原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)原始運(yùn)行信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征選擇獲取運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征；故障診斷模塊，用于將歷史運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征輸入預(yù)設(shè)故障預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練獲取目標(biāo)特征序列；并通過(guò)Transformer架構(gòu)進(jìn)行目標(biāo)注意力機(jī)制構(gòu)建獲取目標(biāo)特征序列，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的故障類型特征及每個(gè)故障類型特征參數(shù)；并將當(dāng)前模型輸出作為預(yù)測(cè)故障特征；數(shù)據(jù)分析模塊，用于通過(guò)故障診斷策略獲取實(shí)時(shí)運(yùn)行初始數(shù)據(jù)特征與預(yù)測(cè)故障特征之間的偏差性系數(shù)，根據(jù)偏差性系數(shù)大小判斷故障診斷結(jié)果。

技術(shù)研發(fā)人員：朱文博,高翔,郭俊杰,劉東,陳錫良
受保護(hù)的技術(shù)使用者：無(wú)錫博華機(jī)電有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19