论文-浅析柔性制造系统(FMS)的故障诊断技术Word下载.doc

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智能诊断系统

前言：

随着科学技术的发展，人类社会对产品的功能与质量的要求越来越高，产品更新换代的周期越来越短，产品的复杂程度也随之增高，传统的大批量生产方式受到了挑战。

市场环境决定着企业的生产方式，制造企业需要以最快的上市速度，最好的质量、最低的成本、最优的服务及最清洁的环境来满足不同客户对产品的需求和社会可持续发展的要求。

在这一目标的驱动下，多种先进制造技术（advancedmanufacturingtechnology，AMT）被提出并受到重点研究和发展。

其中，柔性制造系统（flexiblemanufacturingsystem，FMS）是AMT发展的产物，并在制造企业得到大量应用。

柔性制造系统是一种技术复杂、高度自动化的系统，它将微电子学、计算机和系统工程等技术有机地结合起来，理想和圆满地解决了机械制造高自动化与高柔性化之间的矛盾。

正因如此，对柔性制造系统（FMS）的故障诊断就不能全都依赖传统的诊断技术，而因根据其自身的特点采取多方式多手段的诊断方法。

下面我就从FMS的特点及其故障诊断的困难性、当前的研究内容及发展状况、研究的特点及存在的问题三个方面进行阐述分析，并在最后提出研究的发展方向。

一、FMS特点及其故障诊断的困难性

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，比较明显的有以下几点：

1、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。

2、系统强调高度自动化，智能程度要求较高。

3、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。

4、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。

5、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。

正因为FMS系统具有的上述特点，导致其故障诊断不仅有一般设备诊断的特点，而且表现的更复杂、更特殊，因为：

1）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定因素和在模式转换过程中故障发生的高可能性。

2）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。

3）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。

4）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。

5）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。

6）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。

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，当FMS在运行时出现故障时，现有的诊断系统难以应付多种复杂的故障，且达不到快速定位的要求。

二、当前的研究内容及发展状况

作为FMS理论研究及实践应用的关键与瓶颈技术之一的故障诊断技术，受到了国内外制造领域的重点研究，并取得了一定的研究成果。

分析和总结众多在不同研究方向上具有创新性的研究成果，归纳、分类形成如图1所示的FMS诊断技术研究的基本方向。

从图上我们可以清楚的看出，围绕FMS这一具有复杂结构及组成的自动化制造系统，诊断技术的研究主要沿如下四个方向深入开展：

1）诊断系统架构研究；

2）智能诊断方法研究；

3）FMS故障机理及故障模型研究；

4）系统集成技术研究。

基于上述四个大的研究方向，众多的研究又从不同的侧重点出发，最终形成了更细致的研究分支。

整体而言，FMS诊断技术研究呈发散式发展，并与诊断流程中各个环节的相关技术逐级深入。

图1FMS诊断技术的研究方向及分类

1.诊断系统架构

针对FMS的特点，当前的诊断系统架构设计主要有两种形式：

集中式和分布式。

在两种基本方式的基础上为了兼顾诊断的实时性及诊断的精密性要求，系统又出现了在线实时诊断与离线精密诊断相结合的模块式结构。

基于Internet的远程故障诊断技术是复杂设备故障诊断最新的发展动态。

设备故障诊断与人类的疾病诊断是相似的，从技术上说能实现远程医疗诊断也就能实现远程设备诊断。

与医疗行业已取得的显著成果相比，工业领域的远程诊断工作进展相对较慢。

1997年1月，首届基于因特网的工业远程诊断研讨会由斯坦福大学和麻省理工学院联合主办，有来自30个公司和研究机构的50多位代表到会。

会议主要讨论了远程诊断系统连接开放式体系、诊断信息规程、传输协议，以及对用户的合法限制，并对未来技术发展作了展望。

会上确定由斯坦福大学和麻省理工学院合作开发基于因特网的下一代远程诊断示范系统，该项工作得到了制造业、计算机业和仪表业的Boeing、Ford、Segate、Intel、SUN,HP等12家大公司的支持和通力合作，并很快建立了一个限于合作者间的远程诊断示范体系Testbed。

另外，许多国际组织，如MIMOSA（MachineryInformationManagementOpenSystemsAlliance）、MFTP（SocietyforMachineryFailurePreventionTechnology）、COMADEM（ConditionMonitoringandEngineeringManagement）、VibrationInstitute等，也纷纷通过网络进行设备故障诊断咨询和技术推广工作，并制定了一些信息交换格式和标准。

国内就目前掌握的资料来看，西安交通大学、上海交通大学和哈尔滨工业大学都在向国外先进水平看齐，已开始或准备开始从事工业领域的远程诊断研究工作；

华中理工大学也于1979年初开始了前期研究工作，并于同年11月在因特网上设立了一个远程诊断宣传站点，向国内介绍远程诊断技术，并以技术示范的方式向用户提供十分有限的远程诊断服务。

Agent及MAS（multi-agentsystem）理论和方法是计算机软件工程最具革命性的成果之一，MAS理论应用于故障诊断希望解决两方面的问题，其中之一就是从分布式问题求解角度来建立分布式诊断架构。

应用多Agent系统来构建具有灵活配置、高柔性、扩充性好的软件系统具有较大的优势。

2.智能诊断方法

目前，开展智能诊断是诊断领域的一个研究热点，相应的成果也非常多，图2对智能诊断方法的应用情况作了归纳。

FMS故障诊断技术从总体而言，以智能诊断为主，特别是专家系统（expertsystem，ES）、人工神经网络（artificialneuralnet，ANN）以及它们与模糊理论的结合，此方面的研究和应用最为常见。

国际先进技术中心的V.R.Mi-lacic等人开发了EXMAX专家系统模型，实现了对FMS机械系统的故障诊断和维修。

北京航空航天大学与北京航空工艺研究所等单位合作，自行设计并建造了北京柔性制造系统实验中心，并初步研究和应用了适用的诊断专家系统。

故障诊断从根本上来说仍然是一个模式识别问题，现在人们已经成功的应用神经网络解决了许多实时状态监测、故障分类、故障预报等难题。

图2智能诊断方法的应用情况

从大量的应用来看，ANN只是作为一种信息软处理的工具。

与ES一样，ANN同样也存在缺陷：

推理过程的不可解释性、知识补充及修改的困难性、模型的僵化及脆弱性等等。

ES与ANN的集成应用为人们克服两者的缺陷开辟了新的途径，在具体应用中表现出更大的优越性。

基于神经网络的专家系统的实现方式主要有两种：

直接用神经网络构造专家系统（也称紧耦合方式）和两者以简单的功能组合形式（也称松耦合方式）。

MAS理论应用于故障诊断希望解决的另一个问题就是将诊断功能模块拟人化封装，不仅使诊断系统更智能、更可靠，而且诊断决策成功的可能性大大提高。

如果说，专家系统和神经网络是以实现系统单一手段的智能化为目标的话，MAS则是以提高系统整体问题求解的智能化为目标。

3.FMS故障机理及故障模型

分析FMS故障机理，以最有效的方法获取反映FMS设备状态（静态）、运行状态（动态）的特征量或诊断知识，并据此建立合适的故障模型是该部分的研究内容。

相关的研究集中在三个方面：

1、以FMS的具体设备或部件为对象，如刀具切削状态监测与预警、加工主轴振动监测与诊断、主轴伺服系统监测与诊断、加工工件的质量监测等等，相应的诊断方法以传感器技术、信号处理及分析技术、多传感器信息融合技术为主，通过一定的监控诊断模型（如阀值判断或神经网络模型）实现状态判定与故障预报，也有依靠数学模型来分析诊断对象的某种动态特性的尝试，但应用的并不成功。

2、从全局制造过程出发，建立过程仿真模型，注重状态的变迁及原因和结果之间的联系，如Petri网、有限状态机、有向图模型的应用。

3、从分析诊断对象的功能、原理、结构等方面入手，并结合人类专家经验，以建立诊断知识库为目标，诊断过程以知识推理为主，机理模型、功能模型、故障树模型是常用的方法。

4.诊断系统集成技术

从诊断技术的发展阶段看，集成智能诊断是当前智能诊断的研究热点及将来的发展趋势。

所谓集成诊断就是把涉及诊断的不同侧面的理论和方法组合起来，并以系统对问题求解的高效性、有效性、成功性为目的。

集成包含多方面的内容，可以参考图1所示。

从宏观角度而言，FMS诊断系统的集成技术体现在四个方面：

1、诊断流程各个环节的集成直至向上集成至企业资源管理的一部分，可以称之为过程集成。

2、不同诊断数据、诊断知识及其相应的表达方法的合理综合应用，可以称之为信息集成，由于监控系统中还包含硬件设备，如传感器、PLC、NC、CNC等，但其是服务于监控及诊断的底层数据获取，因此，可以把硬件集成归属于信息集成中。

3、多种故障模型、诊断推理策略或方法的组合应用，以及系统对多种智能方法的集成，包括人的集成，可以称之为功能方法集成。

4、从现场诊断到远程诊断服务中心的网络化、多资源共享集成，可以称之为网络化集成。

从学科交叉的角度，系统集成意味着多种学科在某种目标下的交叉、衔接、渗透和综合。

由FMS特点及其故障诊断的困难性看出，要建立有效、可靠的诊断系统，集成诊断势在必行。

三、研究的特点及存在的问题

1.研究的特点

1、监控及诊断系统多为集中式结构，诊断系统总体架构按FMS的层次结构设计，呈递阶控制方式；

考虑监控及诊断的实时性需要，采用简单的阀值判定和推理迅速的简易专家系统，并利用神经网络数值运算的快速性，来处理局部信息的状态识别问题；

诊断系统结构由集中式向分布式、网络化方向发展，相关的研究已经起步。

2、相关学科的新技术、新方法迅速应用于FMS诊断，但更多的是针对FMS的子设备或某一设备的子部件进行试验性研究，偏重于原理性探讨和应用的试探，特别是围绕知识处理问题，采用新型信息处理技术，力求建造实用性更高的专家系统；

诊断方法、策略不断智能化，如模糊数学、人工智能的应用，智能诊断方法逐渐占据主导地位。

3、软硬件系统的模块化、可扩展、可重构式结构已逐步得到采用，系统的组建以图形化组态方式进行。

用户可以运用基本的、标准的部件（模块），各模块单元根据诊断对象的不同，经特征优化及细节设计实现通用而又专业的系统；

监控系统的体系与布局与复杂制造系统的结构相适应，采取不同的系