磨削技术
数控机床故障诊断的信息融合技术 |
| 发布时间：2020/9/2 |
| 数控机床故障诊断的信息融合技术 一、信息融合技术的发展 随着传感器技术的迅猛发展，各种面向复杂应用背景的多传感器信息系统也随之大量涌现。在这些系统中，信息的表现形式是多种多样的，信息容量以及对处理速度的要求已大大超出人脑的信息综合处理能力，单纯依靠提高传感器本身的精度和容量来改善系统性能是比较困难的，而且单一传感器的误报和失效也往往导致系统的失败。因此，需要一种手段来利用多个不必非常精确的传感器信息，得出对环境或对象特征的全面、正确认识，以提高整个系统的鲁棒性。信息融合便是在这一情况下应运而生的。它实际上是一种多源信息的综合技术，通过对来自不同传感器的数据信息进行分析和智能化合成，获得被测对象及其性质的最佳一致估计，从而产生比单一信息源更精确、更完全的估计和决策。 1．信息融合技术的起源与优点 (1)信息融合技术的起源 1959年Kolmogolov提出了一条关于信息集成的定理：对于一个系统，将多个单维信息集合成多维信息，其信息量必然会比任何一个单维信息的信息量大；Richardson从理论上证明了增加传感器，原系统的性能不会降低。1973年，美国研究机构在国防部的资助下开始了声纳信号理解系统的研究，信息融合技术在这一系统中得到了最早的体现。在现有已公开的文献资料中，多传感器信息融合一词最早出现在20世纪70年代末，这个问题一提出，多传感器信息融合技术就被世界上先进的军事大国所重视，并将其列为军事高技术研究和发展领域中的一个重要专题。美国国防部从军事应用的角度将信息融合定义为这样一个过程，即把来自多传感器和信息源的数据和信息加以联合(Association)、相关(Correlation)和组合(Combination)，以获得精确的位置估计(Position Estimation)和身份估计(Identity Estimation)，以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的完整评价。根据国外近些年来的研究成果，信息融合比较确切的定义可概括为：利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。20世纪80年代以来，信息融合技术得到了迅速发展。 (2)信息融合技术的优点信息融合技术是协同利用多源信息，以获得对同一事物或目标的更客观、更本质认识的信息综合处理技术。其中“融合”是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息。它比直接从各信息源得到的信息更简洁、更少冗余、更有用途。从目前来看，无论是军用系统，还是民用系统，都趋向于采用信息融合来进行信息综合处理。因为信息融合具有如下优点：①可扩展系统的空间覆盖范围；②可扩展系统的时间覆盖范围；③可增加系统的信息利用率；④可提高合成信息的可信度和精度；⑤可改进对目标的检测／识别；⑥可降低系统的投资。 2．信思融合技术的发展现状 国外对信息融合技术的研究起步较早。早在1973年，美国的有关机构就在国防部的资助下，开展了声纳信号理解系统的研究。进入20世纪80年代以后，传感器技术的飞速发展和传感器投资的大量增加，使得在军事系统中所使用的传感器数量急剧增加，因而要求传感器处理更多的信息和数据，更加强调其速度和实时性。美国三军政府组织——实验室理事联席会下面的C3I技术委员会及时发现了解决这一问题的关键，并于1984年成立了数据融合专家组(Data Fusion SubanM，DFS)，专门指导、组织并协调有关这一国防关键技术的系统性研究。但在当时，信息融合并不像现在这样受到人们普遍的重视，研究中所使用的概念和定义也很不统一。1988年，美国国防部将多传感器信息融合技术列为20世纪90年代重点研究开发的20项关键技术之一。从1992年起，每年都投资1亿美元用于多传感器融合技术的研究。国际上还专门出版有关期刊并召开专题年会，来统一信息融合的定义，提高人们对信息融合广阔应用前景的认识。1988年，成立了国际信息融合学会(International Society of Information Fusion，ISIF)，总部设在美国，每年举行一次信息融合国际学术大会。此时，多传感器信息融合技术开始由零星的分散研究转变为一个独立的研究领域。 中国对信息融合技术的研究起步相对较晚，20世纪80年代初，人们开始从事多目标跟踪技术研究，到了20世纪80年代末期，才出现了关于信息融合技术研究的报告。进入20世纪90年代以后，国内对信息融合这一领域的研究才逐渐形成高潮，一些高校和研究所开始从事这一技术的研究工作，并出现了一些理论研究成果应用于工程实际的报道。一些院所对多传感器识别、定位等同类信息融合的系统进行了研究与开发，但都还处于初级阶段。预计21世纪初将会有一批多传感器信息融合系统投入使用。 对于信息融合技术更为详细的论述，请读者参阅相关的著作、文献。 二、基于信息融合技术的数控机床故障诊断 黄宗元、仲梁维发表的《利用GPRS和D-S理论的数控设备远程故障诊断系统》的论文，结合GPRS技术，设计和实现了对数控机床的远程监控系统，有效解决了以往对数控平面磨床管理相对松散、管理人员投入较大等问题。同时从多传感器信息融合出发，提出了在目标识别中多传感器信息的融合，同时运用多传感器信息融合和D—S证据理论诊断技术改变了传统的制造设备诊断方法，经过多故障特征信息融合后，诊断结论的可信度明显提高，不确定性明显减小，因此所提出的基于D-S证据理论的故障诊断方法是有效的，这样大大提高了诊断和维修设备的效率，降低了设备维护成本，从而能够及时对故障进行维修。 张爱瑜、赵晓光、张磊发表的《融合多传感器信息的数控机床故障诊断专家系统开发》论文，针对不同类型数控机床的结构、控制方式不同，故障类型各有特点的现状，建立了一种通用的数控机床故障监测和诊断专家系统。该系统允许用户采用人机交互的方式建立故障树，将故障树知识表示成产生式规则形式的专家知识，在这种知识表示方式的基础上，融合了多种传感器信息，实现了正反向混合推理的推理机制。经过在机床上实验，专家系统能够利用多种传感器信息诊断出故障原因并给出维修方案，实现了预期效果，然而系统也存在着一些问题，推理机的效率以及自我学习机制等问题仍有待于进一步的研究。 曹建福、曹雯、张家良、卫军胡发表的《基于非线性特征融合的高速装备故障诊断方法》论文，针对高速数控装备的复杂非线性特性，基于改进证据理论和非线性特征提出了一种新的故障诊断方法。分析了高速运行状态下数控装备的故障特性，提取出一组反映系统非线性特性变化的故障特征向量。给出了基于证据理论的多类型故障识别模型，并利用模式之间的相似度获取各个证据的mass函数。为解决冲突情况下的多个证据合成问题，提出一种基于平均信任度的动态参数冲突证据合成方法。仿真实验结果表明，在证据存在冲突的情况下，该方法识别率高，适合于具有非线性特性的高速装备故障诊断。 付振华、丁杰雄、张信、邓梦《多传感器融合在数控机床故障诊断中的应用研究》论文，提出将基于典型样本的信度函数分配方法和改进的D-S证据组合规则相结合的混合D-S证据理论算法，并将其应用到数控机床的故障诊断中。此方法先依据对主轴、刀架、床身的振动情况的测量值，计算出该3种证据在各目标故障模式下的信度密度值，接着对其进行归一化处理得到信度函数分配，最后利用改进的D-S证据合成规则对各传感器证据进行组合，进而对数控机床实际故障做出合理的判断。计算实例表明，多传感器数据融合可以大幅度降低系统的不确定性，获得比单一传感器更高的分辨力，有效地提高了数控机床故障模式的识别能力，提高了机床故障诊断精度，具有很好的工程应用价值。 |
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