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基于灰色預測模型的MKB1632 / H端面外圓磨床數控系統故障分析

2018-4-2 來源：上海大學機電土程與自動化學院作者：孫麗萍屠大維

摘要:數控系統是數控機床的重要子系統，文章將MI}B1632/H數控端面外圓磨床的數控系統看作灰色系統，采用灰色預測法，通過GM(1,1)模型五個步驟:生成數據序列、檢驗數據光滑性、建立基本的灰色預測模型、模型參數估計以及三種模型檢驗，建立MI}B1632/H數控系統的故障預測模型。根據故障預測分析明:MKB1632/H的數控系統大約在4000h發生第10個故障，用戶可依據這些信息為故障及維修做好提前準備。

關鍵詞:灰色預測;磨床;數控系統;故障預測

0、引言

預測是對尚未發生的事物進行預先的估計和推測。數控機床這種機、電、液混合的復雜系統在實際運行過程中出現故障在所難免，如果能夠對其故障進行提前預測，然后根據預測結果采取相應的預防措施，找出解決方法，這不僅能節省維修時間，節約機床的維護成本，還能夠指導用戶提前采取預防措施，減少停機損失，延長機床的運行時間，提高設備使用率。

故障的預測一般從系統信息已知和系統信息部分已知這兩個方而進行分析。系統信息已知的預測是指在考核期內，根據已有的故障信息建立模型，并利用模型分析數控機床故障的變化趨勢。然而這種基于經驗的建模方法預測能力相對有限，所得的結果具有統計意義，對實際運行的機床指導有限。為了提高預測的精度并有效地指導機床的故障預測管理，提出了采用灰色預測法對實際運行機床進行故障預測分析。

灰色理論作為一種成熟、系統的理論被人們普遍應用。它主要以“部分信息已知”和“部分信息未知”的不確定系統為研究對象，從已知的信息尋找規律，挖掘未知信息。灰色理論最大特點是針對“少數據建模”，同時建模無需任何假設。灰色理論主要包括系統分析、信息處理(生成)、建模、預測和決策。由于灰色理論是研究“小樣本、貧信息”的有效方法，同時數控機床及其子系統也屬于“部分信息已知”的系統，因此，應用灰色理論能夠有效地解決故障預測問題。

灰色預測是一種預測方法。它以灰色理論為基礎，能夠根據系統的行為特征數據，尋找系統變量自身的數學關系與變化規律。灰色預測的整個過程不需要任何假設，只是從事物自身挖掘信息并加以利用，同時需要的數據量也不大。在使用時，將影響事物變化的隨機變量看作是在一定范圍內變動的灰色量，根據已知的信息建立灰色預測模型，從而預測事物未來發展變化規律。灰色預測法通過微分方程將原始數據序列進行處理，來尋找事物變動的內在規律岡，同時為了使建立的灰色預測模型具有較高的精度，采用多種檢驗方法對預測模型進行檢驗。

本文將MKB1632/H的數控系統看作灰色系統，以故障實際發生時間為研究對象，通過分析故障發生時間的時序特性，基于灰色理論應用灰色預測法建立故障預測模型，以此探索MKB1632/H數控系統故障的發生規。

2、MKB1632/H數控系統故障預測模型的建立

MKB1632 / H是上海機床廠生產的數控端而外圓磨床，它主要適用于圓柱類或多臺階軸類及小錐度零件的批量加工。其數控系統是該機床的關鍵子系統，該系統灰色預測模型的建立有以下五步:生成數據序列、檢驗數據光滑性、建立基本的灰色預測模型、模型參數估計以及三種模型檢驗。

2.1 生成數據序列

為了建立灰色預測模型和弱化原始故障數據的隨機性，首先要對原始故障數據進行生成處理。累加生成法、累減生成法和鄰均值生成法是數據序列生成的方法最常用三種。在生成數據序列環節，將采用累加生成法和鄰均值生成法。累加生成法是使灰色過程由灰變白的一種方法，就是將原始數據列通過累加生成新的數據列。采用數據累加生成法使原始數據規律充分顯現。表1是MKB1632 /H數控系統實際故障時間統計。