磨削技術(shù)
數控機床故障診斷的信息融合技術(shù) |
| 發(fā)布時(shí)間：2020/9/2 |
| 數控機床故障診斷的信息融合技術(shù) 一、信息融合技術(shù)的發(fā)展 隨著(zhù)傳感器技術(shù)的迅猛發(fā)展，各種面向復雜應用背景的多傳感器信息系統也隨之大量涌現。在這些系統中，信息的表現形式是多種多樣的，信息容量以及對處理速度的要求已大大超出人腦的信息綜合處理能力，單純依靠提高傳感器本身的精度和容量來(lái)改善系統性能是比較困難的，而且單一傳感器的誤報和失效也往往導致系統的失敗。因此，需要一種手段來(lái)利用多個(gè)不必非常精確的傳感器信息，得出對環(huán)境或對象特征的全面、正確認識，以提高整個(gè)系統的魯棒性。信息融合便是在這一情況下應運而生的。它實(shí)際上是一種多源信息的綜合技術(shù)，通過(guò)對來(lái)自不同傳感器的數據信息進(jìn)行分析和智能化合成，獲得被測對象及其性質(zhì)的最佳一致估計，從而產(chǎn)生比單一信息源更精確、更完全的估計和決策。 1．信息融合技術(shù)的起源與優(yōu)點(diǎn) (1)信息融合技術(shù)的起源 1959年Kolmogolov提出了一條關(guān)于信息集成的定理：對于一個(gè)系統，將多個(gè)單維信息集合成多維信息，其信息量必然會(huì )比任何一個(gè)單維信息的信息量大；Richardson從理論上證明了增加傳感器，原系統的性能不會(huì )降低。1973年，美國研究機構在國防部的資助下開(kāi)始了聲納信號理解系統的研究，信息融合技術(shù)在這一系統中得到了最早的體現。在現有已公開(kāi)的文獻資料中，多傳感器信息融合一詞最早出現在20世紀70年代末，這個(gè)問(wèn)題一提出，多傳感器信息融合技術(shù)就被世界上先進(jìn)的軍事大國所重視，并將其列為軍事高技術(shù)研究和發(fā)展領(lǐng)域中的一個(gè)重要專(zhuān)題。美國國防部從軍事應用的角度將信息融合定義為這樣一個(gè)過(guò)程，即把來(lái)自多傳感器和信息源的數據和信息加以聯(lián)合(Association)、相關(guān)(Correlation)和組合(Combination)，以獲得精確的位置估計(Position Estimation)和身份估計(Identity Estimation)，以及對戰場(chǎng)情況和威脅及其重要程度進(jìn)行適時(shí)的完整評價(jià)。根據國外近些年來(lái)的研究成果，信息融合比較確切的定義可概括為：利用計算機技術(shù)對按時(shí)序獲得的若干傳感器的觀(guān)測信息在一定準則下加以自動(dòng)分析、綜合以完成所需的決策和估計任務(wù)而進(jìn)行的信息處理過(guò)程。20世紀80年代以來(lái)，信息融合技術(shù)得到了迅速發(fā)展。 (2)信息融合技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)信息融合技術(shù)是協(xié)同利用多源信息，以獲得對同一事物或目標的更客觀(guān)、更本質(zhì)認識的信息綜合處理技術(shù)。其中“融合”是指采集并集成各種信息源、多媒體和多格式信息，從而生成完整、準確、及時(shí)和有效的綜合信息。它比直接從各信息源得到的信息更簡(jiǎn)潔、更少冗余、更有用途。從目前來(lái)看，無(wú)論是軍用系統，還是民用系統，都趨向于采用信息融合來(lái)進(jìn)行信息綜合處理。因為信息融合具有如下優(yōu)點(diǎn)：①可擴展系統的空間覆蓋范圍；②可擴展系統的時(shí)間覆蓋范圍；③可增加系統的信息利用率；④可提高合成信息的可信度和精度；⑤可改進(jìn)對目標的檢測／識別；⑥可降低系統的投資。 2．信思融合技術(shù)的發(fā)展現狀 國外對信息融合技術(shù)的研究起步較早。早在1973年，美國的有關(guān)機構就在國防部的資助下，開(kāi)展了聲納信號理解系統的研究。進(jìn)入20世紀80年代以后，傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展和傳感器投資的大量增加，使得在軍事系統中所使用的傳感器數量急劇增加，因而要求傳感器處理更多的信息和數據，更加強調其速度和實(shí)時(shí)性。美國三軍政府組織——實(shí)驗室理事聯(lián)席會(huì )下面的C3I技術(shù)委員會(huì )及時(shí)發(fā)現了解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵，并于1984年成立了數據融合專(zhuān)家組(Data Fusion SubanM，DFS)，專(zhuān)門(mén)指導、組織并協(xié)調有關(guān)這一國防關(guān)鍵技術(shù)的系統性研究。但在當時(shí)，信息融合并不像現在這樣受到人們普遍的重視，研究中所使用的概念和定義也很不統一。1988年，美國國防部將多傳感器信息融合技術(shù)列為20世紀90年代重點(diǎn)研究開(kāi)發(fā)的20項關(guān)鍵技術(shù)之一。從1992年起，每年都投資1億美元用于多傳感器融合技術(shù)的研究。國際上還專(zhuān)門(mén)出版有關(guān)期刊并召開(kāi)專(zhuān)題年會(huì )，來(lái)統一信息融合的定義，提高人們對信息融合廣闊應用前景的認識。1988年，成立了國際信息融合學(xué)會(huì )(International Society of Information Fusion，ISIF)，總部設在美國，每年舉行一次信息融合國際學(xué)術(shù)大會(huì )。此時(shí)，多傳感器信息融合技術(shù)開(kāi)始由零星的分散研究轉變?yōu)橐粋€(gè)獨立的研究領(lǐng)域。 中國對信息融合技術(shù)的研究起步相對較晚，20世紀80年代初，人們開(kāi)始從事多目標跟蹤技術(shù)研究，到了20世紀80年代末期，才出現了關(guān)于信息融合技術(shù)研究的報告。進(jìn)入20世紀90年代以后，國內對信息融合這一領(lǐng)域的研究才逐漸形成高潮，一些高校和研究所開(kāi)始從事這一技術(shù)的研究工作，并出現了一些理論研究成果應用于工程實(shí)際的報道。一些院所對多傳感器識別、定位等同類(lèi)信息融合的系統進(jìn)行了研究與開(kāi)發(fā)，但都還處于初級階段。預計21世紀初將會(huì )有一批多傳感器信息融合系統投入使用。 對于信息融合技術(shù)更為詳細的論述，請讀者參閱相關(guān)的著(zhù)作、文獻。 二、基于信息融合技術(shù)的數控機床故障診斷 黃宗元、仲梁維發(fā)表的《利用GPRS和D-S理論的數控設備遠程故障診斷系統》的論文，結合GPRS技術(shù)，設計和實(shí)現了對數控機床的遠程監控系統，有效解決了以往對數控平面磨床管理相對松散、管理人員投入較大等問(wèn)題。同時(shí)從多傳感器信息融合出發(fā)，提出了在目標識別中多傳感器信息的融合，同時(shí)運用多傳感器信息融合和D—S證據理論診斷技術(shù)改變了傳統的制造設備診斷方法，經(jīng)過(guò)多故障特征信息融合后，診斷結論的可信度明顯提高，不確定性明顯減小，因此所提出的基于D-S證據理論的故障診斷方法是有效的，這樣大大提高了診斷和維修設備的效率，降低了設備維護成本，從而能夠及時(shí)對故障進(jìn)行維修。 張愛(ài)瑜、趙曉光、張磊發(fā)表的《融合多傳感器信息的數控機床故障診斷專(zhuān)家系統開(kāi)發(fā)》論文，針對不同類(lèi)型數控機床的結構、控制方式不同，故障類(lèi)型各有特點(diǎn)的現狀，建立了一種通用的數控機床故障監測和診斷專(zhuān)家系統。該系統允許用戶(hù)采用人機交互的方式建立故障樹(shù)，將故障樹(shù)知識表示成產(chǎn)生式規則形式的專(zhuān)家知識，在這種知識表示方式的基礎上，融合了多種傳感器信息，實(shí)現了正反向混合推理的推理機制。經(jīng)過(guò)在機床上實(shí)驗，專(zhuān)家系統能夠利用多種傳感器信息診斷出故障原因并給出維修方案，實(shí)現了預期效果，然而系統也存在著(zhù)一些問(wèn)題，推理機的效率以及自我學(xué)習機制等問(wèn)題仍有待于進(jìn)一步的研究。 曹建福、曹雯、張家良、衛軍胡發(fā)表的《基于非線(xiàn)性特征融合的高速裝備故障診斷方法》論文，針對高速數控裝備的復雜非線(xiàn)性特性，基于改進(jìn)證據理論和非線(xiàn)性特征提出了一種新的故障診斷方法。分析了高速運行狀態(tài)下數控裝備的故障特性，提取出一組反映系統非線(xiàn)性特性變化的故障特征向量。給出了基于證據理論的多類(lèi)型故障識別模型，并利用模式之間的相似度獲取各個(gè)證據的mass函數。為解決沖突情況下的多個(gè)證據合成問(wèn)題，提出一種基于平均信任度的動(dòng)態(tài)參數沖突證據合成方法。仿真實(shí)驗結果表明，在證據存在沖突的情況下，該方法識別率高，適合于具有非線(xiàn)性特性的高速裝備故障診斷。 付振華、丁杰雄、張信、鄧夢(mèng)《多傳感器融合在數控機床故障診斷中的應用研究》論文，提出將基于典型樣本的信度函數分配方法和改進(jìn)的D-S證據組合規則相結合的混合D-S證據理論算法，并將其應用到數控機床的故障診斷中。此方法先依據對主軸、刀架、床身的振動(dòng)情況的測量值，計算出該3種證據在各目標故障模式下的信度密度值，接著(zhù)對其進(jìn)行歸一化處理得到信度函數分配，最后利用改進(jìn)的D-S證據合成規則對各傳感器證據進(jìn)行組合，進(jìn)而對數控機床實(shí)際故障做出合理的判斷。計算實(shí)例表明，多傳感器數據融合可以大幅度降低系統的不確定性，獲得比單一傳感器更高的分辨力，有效地提高了數控機床故障模式的識別能力，提高了機床故障診斷精度，具有很好的工程應用價(jià)值。 |
產(chǎn)品展示
聯(lián)系我們
公司地址：南通市通州區通揚南路588號
聯(lián)系電話(huà)：0513-87119922
聯(lián)系人：李先生
手機：15606292777
郵箱：sales@nt2mt.com
網(wǎng)址：http://www.szwksb.cn
聯(lián)系電話(huà)：0513-87119922
聯(lián)系人：李先生
手機：15606292777
郵箱：sales@nt2mt.com
網(wǎng)址：http://www.szwksb.cn
