数控机床电气控制系统故障诊断与维修技术研究

一、故障类型分析

在长期处于运行状态下的数控机床电气控制系统所遭遇的诸多故障类型里，像电源故障、信号传输故障、执行元件故障及控制单元故障等常见的问题是不得不被提及的。电源故障，一般以电压不稳定、意外断电或者电路短路等状况作为外在表现形式，进而会使机床无法按照正常的流程进行启动；信号传输故障，大多是源自传感器突发失灵现象、线路接触不良的情况，体现在加工参数的反馈呈现异常或者对机床的控制失效；执行元件故障，常常出现在电机与继电器遭受损坏时，其显著特征为动作迟缓、噪声有所增大或者运动中断；而控制单元故障，多数情况下是由于硬件损坏或是软件异常，呈现出程序变得混乱、操作失灵的状态。对这些种类各异的故障及其特征开展归纳与分析工作，不仅能够为后续在选择故障诊断方法及制定维修策略方面提供理论依据，而且为提升数控机床运行的可靠性打下了一定基础。

二、诊断方法研究

（一）基于信号检测的传统诊断技术

在数控机床电气控制系统的运行过程中，电流、电压、温度和振动等信号需要被实时采集并反馈。基于信号检测的诊断方法，正是通过对这些参数变化的监测来判断系统是否存在异常。例如，当电流出现过大波动时，可能意味着电机负载异常或绝缘老化；若电压不稳定，则可能是电源模块损坏或接线松动所致。在此基础上，借助频谱分析、时域分析等方法，可以对异常信号的特征模式进行识别，从而实现故障定位。该方法具有直观、实施成本低等优点，适用于对故障的早期筛查。然而，其不足之处在于对复杂故障的识别能力有限，往往需要经验丰富的维修人员进行综合判断，这也容易导致误判或漏判。

（二）基于专家系统的智能诊断技术

随着人工智能不断发展，逐渐应用于数控机床故障诊断领域的专家系统，通过在内部建立起知识库及能够进行推理的机制，把专家们经过长期积累的丰富经验，以一种特定的方式转化成为相关规则，进而达成对故障能够实现自动化分析的目标。比如说，一旦传感器所反馈的信号与预先设定好的阈值出现不符，依据已经拥有的规则，系统就能够对可能出现的故障类型作出推断。像“ 电机过热 $$ 冷却风扇异常” 这种典型的故障。专家系统在诊断逻辑清晰、可解释性强方面，展现出一定优势，这一优势能够有效地让维修人员的判断压力得以减轻。然而，由于某些特定原因，其内部知识库需要持续更新，否则就容易出现规则覆盖不足等问题。除此之外，在面对多源信息之间存在交互和耦合、情况较为复杂的故障场景时，这种方法所得到的诊断结果，其准确性仍然会受到一定程度的限制。

（三）基于机器学习与深度学习的智能算法诊断

近年来兴起的机器学习及深度学习技术，因其可为故障诊断带来更强大工具，借助对历史运行数据加以训练的方式，使得模型有能力自动去提取关键特征进而实现模式识别，诸如支持向量机（SVM）和随机森林之类的方法能够对故障信号展开分类。而卷积神经网络（CNN）同长短期记忆网络（LSTM）则可处理时序信号与非线性特征，实现复杂故障诊断精度的提升，在实际应用当中深度学习模型能够达成对潜在故障进行预测性识别，从而提前采取维护措施来降低停机风险。虽然此方法对数据量与计算资源的要求处于较高水平，但鉴于其自适应性及高精度诊断能力，令其成为未来数控机床故障诊断的重要发展方向。

三、维修技术应用

（一）模块化更换的维修策略

在实施数控机床电气控制系统的维修工作期间，模块化更换被视为高效且可靠的技术手段。以系统功能模块作为基本单位，将原本复杂的控制系统划分成为像电源模块、驱动模块及信号处理模块、操作控制模块这类独立的单元。在出现故障时，维修人员并非需要对电路进行逐一检测，仅仅快速替换出现问题的模块便能够使得系统恢复运行。这种模块化更换方式不仅让停机时间缩短，而且也对维修人员专业技能的依赖得以降低，对于企业生产连续性要求较高的场景特别适用。同时，此策略还便于后续把故障模块集中起来进行检测及修复，使得维修工作朝着标准化、可控化的方向发展。但是，该方法并非毫无缺陷，其存在着模块备件成本较高及部分模块兼容性不足，所以在实际应用中，就必须建立起完善的备件管理体系，从而来保障维修工作能够顺利实施。

（二）预防性维修的实施路径

相较于设备出现故障后才展开的事后维修，预防性维修着重强调在设备运行前或运行中，凭借着定期检测及维护的方式去避免潜在的故障。以数控机床电气控制系统举例来说，其具体实施路径包括对电气柜定期清理及检查，目的是防止灰尘、油污还有湿度对电路元件造成腐蚀，还有定期针对电压、电流及温升这类参数展开测量，以及时察觉到电源模块及驱动部件的异常状况，并且针对传感器和执行元件开展周期性校准工作，从而确保信号反馈的准确性，与此同时针对系统软件进行升级以及备份，以此避免因程序逻辑错误而出现故障。经由构建完善且全面的预防性维修计划，便能够有效延长系统使用寿命，降低突发停机状况的风险，而且在一定程度上能够减少企业长期的维修成本支出，此种策略促使维修模式从传统的被动等待故障发生后再进行抢修方式，转变向更为主动积极的维护模式。

（三）智能化维修的发展趋势

在不断发展的智能背景下，原本的数控机床维修策略逐渐迈向智能化。然而智能化维修并非如表面所见只是简单地把模块化更换与预防性维修结合起来这么简单，而是凭借着由传感器所构建起的网络及远程监控平台还有大数据开展深度分析，进而达成对系统实际状态的实时感知与有效预测。也就是说要通过收集机床运行中所产生的电气参数及所处环境数据信息，并将其与机器学习所构建的模型相互结合，从而能够对故障发生的概率进行预测，且进一步地去提供最优化的维修方案，通过一系列操作最终实现“ 预测性维护” 。这种智能化方式除了能够有效地减少诸多不必要的维修操作以外，还可以让元件的使用寿命获得延长。与此同时，因为远程诊断获得了云平台给予的有力支持，从而突破了地域方面的限制因素，让维修效率还有服务的可扩展性都得到提升。而从长远发展的角度来审视的话，智能化维修有希望成为提升数控机床电气控制系统可靠性及增强企业竞争力的一项重要的保障。

结论：

数控机床电气控制系统的稳定性直接关系到生产效率与产品质量。通过系统化的故障诊断与科学化的维修技术相结合，不仅能够实现对常见故障的快速识别与处理，还能在潜在风险出现之前采取预防措施。模块化更换、预防性维修与智能化维护的有机融合，使诊断与维修形成一体化体系，从而显著提升机床的运行可靠性与使用寿命，为现代制造的高效与智能化发展提供坚实保障。

参考文献：

[1]刘蔡保.数控机床故障诊断与维修从入门到精通[M].化学工业出版 社:202002:482.

[2]王建平,黄登红.数控机床电气系统的装调与维修[M].化学工业出版社:202001:211.