智能监测技术在数控机床状态维修中的应用研究

引言：

数控机床作为现代制造系统核心设备，其状态直接影响产品质量与生产效率。传统定期维护模式存在盲目性，难以适应智能制造对设备高可靠性要求。智能监测技术通过实时数据采集分析，结合先进算法预测故障，实现按需维护[1]。多源数据融合与深度学习技术为复杂故障识别提供新方法。本研究探索智能监测技术在数控机床维修中的应用，构建高效诊断模型，提升设备可靠性，降低维护成本，为智能制造提供技术支撑。

1 数控机床状态监测技术概述

智能监测技术以多维感知为核心，通过高精度传感阵列采集数控机床振动特征、温度梯度、电流谱、声发射波形等物理参数，结合数字信号处理与深度学习算法构建状态评估体系。该技术运用卷积神经网络识别复杂故障特征谱，实现亚临界状态下微弱故障信号捕捉[2]。多模态数据融合机制克服单参数监测局限性，构建高维特征空间表征设备全局状态。边缘计算架构实现毫秒级故障响应，突破传统中心化计算瓶颈[3]。故障特征自适应提取技术有效抑制工况波动干扰，增强模型域适应性，为机床预测性维修策略制定提供决策依据。

2 多源数据融合状态监测系统设计

2.1 传感器网络构建

分层分布式传感器网络架构采用主从式拓扑结构，覆盖数控机床关键功能单元。主轴系统部署高精度三轴压电式加速度传感器（灵敏度 100mV/g） 阻温度传感器（精 ℃）、霍尔电流传感器（线性度 0.5%） 监测振动特性、温升变化、电流波动 位移传感器（分辨率 0.1μm） 、光电编码器，实现丝杠-导轨系统状态感 成声发射传感器 00kHz-1MHz）、压电式力传感器（量程0-5kN）。传感器空间布局采用近场强信号原则，确保信噪比最大化。数据采集系统基于工业级 FPGA 构建，实现多通道高速同步采样，建立设备数字孪生感知基础。

2.2 数据预处理方法

异构数据预处理流程包括信号调理、特征提取、信息融合三阶段。信号调理阶段针对振动数据应用小波包变换消除环境干扰，提升信噪比8.6dB； 温度信号采用卡尔曼滤波算法消除随机波动；电流信号通过 IIR 带通滤波提取特征频带信息。特征提取阶段对振 计算时域统计特征（均 方差、峭度、偏度）、频域特征（功率谱密度、特征频率）、时频特征（小波能量熵）；温度数据提取升温率、温差、波动系数；电流信号提取有效值、畸变因数、谐波含量。数据标准化采用Z-score 方法消除量纲差异，主成分分析法降维保留95%信息量，构建低维高信息密度特征空间。

2.3 故障诊断模型设计

多源异构数据融合诊断模型采用深度学习框架，由特征提取网络、特征融合网络、故障识别网络组成。特征提取子网络针对不同信号类型定 维卷积神经网络（kernelsize=3，5，7）提取多尺度特征；温度、电流信号应用长短期记忆网络 化特性。特征融合网络引入注意力机制实现自适应特征加权，通道注意力模块计 关注特征关键区域。故障识别网络应用全连接层架构，输出故障类型、概率分布 模型训练采用迁移学习策略，解决样本不平衡问题，交叉熵损失函数增加早期故障样本权重，Adam 优化器设置学习率0.001，实现端到端故障诊断。

3 实践验证分析

3.1 故障识别性能评估

实验平台采用 DMTG CKA6150 数控车床，部署传感器网络，构建5 大类15 小类典型故障数据集。通过人工植入不同程度故障，采集1246 组样本，随机划分训练集（70%）、验证集 15%） 、测试集 （15%） 。测试结果显示，多源融合模型对轴承内圈故障识别准确率达 98.3% ，外圈故障 97.6% ，滚动体故障 96.2% ；主轴不平衡故障识别率 97.8% ；进给系统故障 95.7% 。与传统方法相比，总体识别准确率提升 18.7% 。早期故障检测测试表明，对轴承早期损伤（缺陷尺寸 <0.5mm 检出率达 91.7% ，比单一参数高 29.3% 。ROC 分析显示 AUC 值为 0.986，假阳性率仅 3.1% 。边缘计算单元实现17ms 诊断响应时间，满足实时监测需求。

3.2 维修策略实施效果

基于智能监测系统构建四级预测性维修策略：继续监测、计划维修、优先维修、紧急维修。决策模型综合故障类型、发展趋势、设备重要性、维修资源约束生成维修方案。在某制造企业实施6 个月现场验证，覆盖 10台数控机床。如表1 所示，预测性维修策略显 改善了设备性能指标。与传统定期维修相比，非计划停机时间降低 42.5% ，维修成本降低 31.2% ，生产 效率提升 17.8% 。经济性分析显示投资回收期为8.7 个月，年化收益率189%。该方案避免38 次非计划停机，挽回经济损失约127 万元。稳定性测试表明，系统连续运行 6 个月无重大故障，满足工业级可靠性要求。

表1 预测性维修策略实施效果对比

结语

智能监测技术在数控机床状态维修应用研究表明，多源数据融合深度学习方法具有显著优势。该技术突破传统单一参数监测局限性，实现复杂 诊断。 研究成果丰富了机床状态监测故障诊断理论，为制造企业提供实用智能维修方案。随着传感 通信技术、人工智能发展，数控机床智能监测维修技术将向更精确、高效、智能方向发展，为智能制造提供可靠设备保障，推动制造业转型升级。

参考文献

[1] 胡月刚. 基于深度学习的数控机床状态监测技术研究[J].时代汽车，2024，（15）：124-126.

[2] 李琳青，田家艳. 数控机床振动状态监测专利技术现状[J].中国科技信息，2024，（14）：16-18.

[3] 徐庆同.数控机床状态数据实时采集与监测技术研究[D].盐城工学院，2024.

作者简介：

1. 冯媛媛，女，汉，山西长治，机械行业，身份证：140402198107093625。

2.宋侠，男，汉，山西长治，机械行业，身份证：140222199103134513，

3.李敏，女，汉，山西长治，机械行业，身份证：130429198410035645。

4.尚玉婷，女，汉，山西长治，机械行业，身份证：140425200606010024。

5.李泽林，女，汉，山西长治，机械行业，身份证：142724200009094313。