柔性制造系统故障诊断系统的设计

1、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

2、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)04-0026-041 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

3、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

4、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

5、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

6、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

7、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

8、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

9、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

10、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：a. 设备运动过程出现故障， 引起设备自动停机， 而设备加工过程没有发生任何故 障或异常，此时，诊断仅依赖于设备内部关于运动状态的故障数据 ;b. 设备的运动过程正常， 而加工过程出现故障或异常， 此时发出报警， 诊

11、断将依 赖监测到的异常加工过程状态信息 ;c. 设备的运动过程出现故障，引起设备自动停机，同时，加工过程也异常，或者 说，异常的加工过程导致了设备的运动故障。此时在应用设备内部运动状态 信号进行诊断的基础上，结合异常加工过程状态信息，进一步诊断推理，将 故障定位到具体的机、电、液零部件。在高度自动化的 FMS 中，与运动故障联系最密切的是设备的控制网络，由 它控制设备各功能模块间的数据交换和具体动作的执行。一般说来，为获取设 备的运动状态信息和位置状况，传动部件上均有反馈传感器，用来监测设备运 动状态或位置信息。因此，设备控制器内的数据就包含有各种指示运动状态的 状态信号、控制器 I/O 信号

12、、设备功能控制产生的中间信号以及位置信息等。 故障一旦发生，根据控制器内的各类信息及信号之间的逻辑关系一般可找到发 生故障的大致位置或部件，这部分信号的采集及处理，设备控制器内部作了相 当周密的考虑，不需另行设计，只需通过设备的控制网络以实时通信的方式直 接获取。另一方面，为监测设备加工过程状态，在设备的一些主要功能执行部 件的相关部位安装传感器，来监测功率、振动、温度和压力等反映设备加工过 程状态的信息，为此必须单独设计信号采集、 处理及通信模块。 这就是说， FMS 有关故障的数据主要来源于两个方面：一是设备控制器内部，包括 I/O 信号， 设备功能控制产生的中间信号，以及设备内部以自保护

13、为目的的监控报警信号 等；另一方面，是加工过程状态监测的结果。此外，现场人工观察到的现象， 对定位故障及判断故障原因也有很大的帮助作用。 因此， FMS 监测与诊断子系统硬件设计如图 2所示。为了将人工智能引入监测与诊断，实现监测及诊断的一体化，实现一种智 能化的信息集成，监测与诊断系统软件宜采用专家系统的形式。但是，对于高 度自动化和高度复杂的 FMS，传统的专家系统往往难以胜任。因此，所设计的 系统中将其设计成为集成诊断专家系统，也就是采取数值计算和符号推理的集成，多种知识处理技术和诊断技术的集成，多个功能子模块的集成，进而形成 一个分布处理的大专家系统，由单个包含数值计算和符号推理的功能

14、子模块分 别完成诊断各部分工作，然后进行综合，并作出诊断决策。该集成诊断专家系 统的结构如图 3 所示。图 3 中，综合知识库、公共数据库以及综合推理机是构成该集成诊断专家 系统的三个重要部分，因此将其分别简单介绍如下：综合知识库包含有关设备的物理知识、经验知识、设备运动过程状态知识、 加工过程状态监测结果所反映的异常状态和知识，以及它们彼此之间相互联系 的知识，诊断对象的征兆与故障之间的各种因果关系的知识等。这样设计的目 的，是为了将设备控制器内部的数据及加工过程状态监测的结果结合起来，最 大限度地运用设备所拥有的可诊断信息 ,便于对设备故障进行综合诊断，不仅可 以提高知识本身的有效性，而且

15、还能更准确地定位故障点，将故障定位到最小 范围内。公共数据库是监测与诊断共同生成和共同利用的动态数据库。其中包括：（1）通过实时通信获取的设备控制器内部反映设备运动状态和位置状况的信 息；（2）状态监测结果信息。此外，由于状态监测的结果还取决于设备运动过 程及工况变化情况，所以，公共数据中还包括反映设备加工工艺过程改变情况 的数据。综合推理机是集成诊断专家系统的核心， 它不仅能利用状态监测结果进行推理， 同时可分析和判断来自设备控制器内部的数据，还能结合相关的两种数据进行 推理，最后进行综合处理并作出诊断决策。3 CIMS 的发展与故障诊断系统设计CIMS 及 FMS 作为新型的先进制造系统，

16、是在理论研究与实践尝试中曲折 发展的，只有及时总结过去并认真分析和把握其发展趋势，既注重技术的超前 性，更重视来自产业界的实际需求，才会少走弯路，取得更快的发展速度。故 障诊断系统的设计同样需要在实践的基础上，认真总结经验教训，不断吸收新 思想、新观点、新技术，从而构建新一代故障诊断系统。3. 1以“软”促“硬”，提高综合水平随着信息时代的到来，信息正迅速上升为制约现代制造系统的主导因素。 信息科学、管理科学的飞速发展和推广应用，为 CIMS 的发展产生了新的推动 力。在先进制造系统的发展中，世界各国都强调优化组合和高度灵活的组织管 理，以优化组合产生竞争力，通过高效管理产生经济效益。针对我国

17、目前制造 业“硬”件相对落后，但资金又缺乏的状况，大力发展“软”件技术，以“软” 促“硬”，提高制造业综合水平，无疑是行之有效的路线方针。故障诊断系统本身包括硬件系统和软件系统，坚持以“软”促“硬”的方 针，具体从以下方面实现：a. 硬件系统的集成优化技术研究， 包括检测信息的集成与优化、 检测点的科学分 布、检测设备的合理化使用；b. 硬件系统的规划管理与可靠性研究；c. 新型故障诊断理论的研究；d. 软件系统的编程技术研究。3. 2大力开展分布式人工智能研究分布式人工智能 DAI 在故障诊断系统中的应用研究， 目前还处于尝试阶段， 更多的报道只是停留在理论研究方面， 而且还缺乏系统性，特别

18、是对于 FMS 这 样的复杂系统，建立基于 MAS 的诊断系统难度较大， 还未见有成功应用的报道。 DAI 的应用，将为诊断系统带来如下的优点 :a. 良好的开放性，在“松耦合”的结构下，系统可以轻松地扩展；b. 系统“柔性”大大加强，诊断 Agent 的动态联盟可以满足多种配置结构的诊断 环境；c. 智能程度提高，结论的可信度提高，这是多诊断 Agent 共同协作的必然结果；d. 系统的诊断效率提高， 多 Agent 运行在并行方式下， 相比传统的串行诊断过程 具有较高的效率。3. 3网络化、全球化的协同工作 随着“网络全球化”、“市场全球化”、“竞争全球化”、“经营全球化” 的出现，许多企

19、业都积极采用“全球制造”和“网络制造”的策略。 CIMS 建设 的三个集成化要求也完全融入了全球网络化的趋势。 CIMS 发展从企业内部走向 区域化、行业化直至全球化。在全球化的生产方式下，复杂系统的设计、制造 往往是由多个处于不同地域的企业协同完成，因此，对其进行故障诊断难以由 单一企业提供相关服务和技术支持。基于网络的远程故障诊断中心成了当前及 以后的研究热点，在网络大环境中，故障诊断过程将利用多方资源协同完成。 网络技术、现代通信技术、活动图像的压缩技术、分布式数据库技术、多媒体 技术、人工智能技术、在线监测和数据采集技术等诸多方面都受到重视。网络 模式下的故障诊断系统标准化研究，则是应受到普遍关注和急需解决的问题， 国外已有相应的标准推出。4 FMS 故障诊断的发展趋势 多传感器信息拾取与融合的综合智能决策系统。诊断系统的智能程度、决 策方法更加趋近于人类专家在处理诊断问题时的综合决策方式。 自动地对未遇到过的或无法预计的加工状态及异常、 故障状态进行分析、处理、 监控；敏锐的捕获突发故障的能力。先进的组态化、高度“柔性”的诊断系统结构。这是诊断系统灵活性、易 用性的要求，状态监控与故障诊断系统的通用型智能化设计与实施系统研究。监控设备的“积木式”组合方式， 同时提供软件的通用化标准接口 (如:OPC) 及监测设备的自诊断、自适应功能模块。用户可以运用基本