柔性制造系统的故障诊断系统设计

柔性制造系统的故障诊断系统设计

赵中敏（淮海工学院工程训练中心，222005）

摘要：分析FMS的特点及其故障诊断的困难性；在对系统的总体设计思想进行剖析后，得到诊断系统总体模型结构；根据FMS故障诊断的任务和要求，对各子系统或模块从功能上进一步分解，最后对监测与诊断子系统硬件结构进行构建；同时结合CIMS及FMS的发展趋势，说明了新一代故障诊断系统应当坚持以“软”促硬、基于多Agent的智能集成及网络化远程服务的原则。在综合大量文献的基础上，指出当前研究工作的特点和已有研究存在的主要问题。对今后的发展进行了展望。

关键词：柔性制造系统；故障诊断系统设计；模型；智能诊断系统

中图分类号：TG659；TG502.7 文献标识码：B 文章编号：

1004-0420(2008)04-0026-04

1 FMS特点及其故障诊断的困难性

1.1柔性制造系统(FMS)作为一类复杂的机电系统，其复杂程度、行为状态和工

作环境等都与传统的制造系统有很大不同，比较明显的是:

a. FMS是对多个异质系统在功能及结构上的有机集成，属于复杂大系统;

b. 系统强调高度自动化，智能程度要求较高;

c. 相对于自动化生产线，系统的动态行为更加复杂，刚性控制减弱，柔性更加明显;

d. 系统具有容错控制，当某一子设备或子系统发生故障时，系统的运行过程控

制(即调度)可以重构，以保证系统整体功能的不失性;

e. 单一设备或系统的自身行为或故障不再局限于其自身范围内，常常会影响在

功能或地域上相关、相连的设备或系统;

1.2 FMS系统所具有上述特点，导致其故障诊断不仅有一般设备诊断的特点，而且表现得更复杂、更特殊。

a.FMS的高度柔性，必然要求系统内部的高度灵活性和运行模式的多样性，负面的影响是增大了系统的不确定因素和在模式转换过程中故障发生的高可能性;

b.系统设备多样、复杂，加工以柔性多任务为目标，加工类型、过程、工况多样，因此，难以全面搜集各种正常与异常状态的先验样本和模式样本，即诊断知识获取困难;

c.过程状态及故障的断续性、突发性、模糊性、关联性及时变性更加明显，致使故障征兆信息、设备状态信息的获取比较困难，故障的快速定位难度更大;

d.加工设备各部件间的动态联动性、离散性致使故障的传播性、故障源的分散性更加明显;

e.工件尺寸甚至误操作等随机干扰因素影响加大，使诊断系统的误诊、漏诊的可

能性更大，诊断推理的精确性、结论的可信度都有所下降;

f.加工过程中信息量大而繁杂，适合于监控、诊断与预警的信息资源需要挖掘，对监控策略、故障特征提取、诊断知识库管理等环节提出了挑战;

g.FMS在运行过程中，更多情况下是缺乏人员的现场监视，因此，故障难以早期发现；对现场故障的瞬时信息，特别是感官信息就往往无法捕捉，而此类信息对故障的快速定位(推理)是极有价值的。

从实际的应用来看，诊断对象的复杂度增加，可能导致诊断系统的复杂度呈几何指数性增长。从多家FMS研究及应用单位的实际应用情况看，FMS的运行故障频发，且现有的诊断系统难以应付多种复杂的故障快速定位要求。

2系统的总体设计

2.1系统的设计思想

FMS的故障通常包括结构故障、运动故障、加工过程（即工况）故障或状度异常，以及NC故障等。如何识别与诊断这些故障是FMS故障诊断系统设计的根本出发点。由于结构上的故障已由机床厂家给予充分考虑，这种故障相对来说是比较少的，因此在诊断系统的设计过程中只需考虑较为常见的后几种故障。

FMS是由若干个相互联系又相对独立的模块组成的，通过由模块执行具体的动作来支持整个系统的功能。设备运动故障的表现形式是某一模块的某一动作没有完成。具体地说，是某一NC命令没有执行完。这类故障可以用设备内部的一些运动状度信号定位到一个大致的位置。进一步的诊断还要借助加工过程状态等其它可用的诊断信息。

设备加工过程故障或状态异常诊断只需用监测到的加工状态信息即可完成。这些异常的加工过程信息不仅可以用来预测早期故障，以便及时采取措施，避免将来重大事故的发生，而且往往是导致设备运动故障的直接原因，可为进一步确诊运动故障提供参考依据。

此外，由于FMS的工况变化频繁，对设备加工过程状态的分析、判断在很大程度上依赖于工况的变化情况，而工况的变化情况又可通过对设备运动状态的分析来得到。因此，加工过程状态的监测与运动故障的诊断二者不能分开考虑，必须紧密地结合在一起，使之成为一个有机的整体。

FMS的NC故障即NC系统的主要硬件故障及程度软件故障，其诊断一般已由设备内部的自诊断监控程序完成。这类故障一旦发生，设备则停止工作，将故障原因存入存储器，报警并显示报警号，然后由用户根据报警提示查阅有关资料，找到对应的故障原因及修复方法。对于这类故障，只需提供一个快速、方便的查询手段，即可满足诊断的要求。

通常，为了实现FMS的故障诊断，除了要用监测的状态信息，还必须结合有关的诊断知识。由于FMS自动化程度高、结构复杂，其可用的诊断知识繁多，知识量也大，因此，对这些诊断知识的管理就显得尤其重要。为了便于知识的

扩充和修改，有必要单独设计一个知识库管理系统，使其扩充与修改等能自动化或半自动化，形成知识获取部分。

CIMS是未来自动化发展的方向，也是FMS进一步发展的最高形式。为了适应这一发展趋势，使所设计的诊断系统具有在CIMS环境下与其它功能子系统实现信息集成的能力，在系统中设计了一个外部扩展接口，来实现本诊断系统与其它外部功能子系统的信息集成。

最后，在各个功能子系统或模块之上，设计了一个对它们进行管理、协调与控制的系统，称之为元系统，以便用它来执行对各功能子系统或模块的管理、控制等工作，调用有关的功能子系统完成相应的任务和为人机交互提供良好的环境。

基于以上思想，基于质量控制的FMS故障诊断系统总体模型结构设计如图1所示的形式。

在总体模型结构中，监测与诊断系统是整个系统的核心，也是关系到系统设计的成败的关键所在。监测的目的就是选择最能充分反映FMS特征的几个灵敏信号（如功率、振动、温度和压力信号等）进行数据采集、信号变换及处理；诊断的目的则是集成了监测的结果和设备的多发性故障信息进行综合分析、推理、判断设备运行的好坏，做到定位故障点，指出故障发生的原因，并给出维修决策。

其它子系统或模块的功能可简单地概述如下：

NC故障咨询子系统：通过输入NC故障报警号，提供故障描述及处理方法的咨询。

知识库管理子系统：对知识进行编辑、存储、检索、编排、添加、删除以及检验等。

外部扩展接口：通过计算机，随时向外界发送诊断报告或接受信息等。

2.2监测与诊断子系统硬软件结构

从现场的实际运行情况看，FMS出现故障或异常情况以及对这些故障的处理可分为三种情况：