浅谈数控维修中的故障自诊断技术研究
2022-7-18 来源： 山东技师学院 作者：李银涛
摘要：伴随信息技术的高速发展，数控维修诊断趋于智能化、自动化，特别是近年来故障自诊断技术，成为人们关注的焦点，其作为数控核心性能评判指标之一。微处理技术发展更对数控自诊断能力提升奠定了基础，由原有简易化单一诊断逐步趋于自动化方向，仅一个报警器类型就增加至千种。数控系统一旦出现故障，可通过应用系统自诊断功能，精准、及时明确故障类型以及因素。所以，维修人员掌握自诊断功能十分关键。本文依托实际方案，分别介绍了自诊断在维修中的实际应用，力争为数控快速维修奠定基础。
关键词：开机自诊断；运行自诊断；脱机自诊断
自诊断技术作为数控系统核心技术，其为系统性能系统性评估提供助力。利用自诊断功能，可将系统与主机间接口信号状况进行展示，从而判定故障发生的具体部位，是当前维修行之有效的方式之一。数控机床结合多个模块于一身，不仅包含机械、电气，而且涉及液、气，结构复杂且自动化程度较高，在我国制造业发展中扮演重要角色。由于数控机床自身的复杂性及多样性，使其各系统以及检测装置受到影响，引起同一种故障成因呈现多元化，对设备利用率造成影响，因此，需积极应用故障自诊断技术，确保数控维修中准确识别故障点，以此确保机床稳定运行。
1、数控机床故障规律及诊断步骤
1.1 数控机床故障规律
数控机床与普通设备相比，其发生故障与使用时间密切相关，可利用浴盆曲线表示。整个使用生命周期中，根据调查数据表明，数控机床发生故障的频次，将其可归纳为三个阶段，即早期故障、偶然性故障以及损耗故障。首先，针对数控机床而言，出现故障概率较高，是该阶段最凸显特征之一，且随着数控机床使用磨合，其故障率逐渐趋于下降；其次，偶发故障期。数控机床粒径各类调整、磨合后，逐渐进入正常稳定运行阶段，该阶段中数控机床发生故障概率较低，且具有一定的稳定性，可将其视为常数，偶然性故障形成核心因素是各类突发性因素；最后，损耗故障期。在数控机床使用末尾阶段常见，随着机床使用时间不断推移，其故障发生概率呈上升态势。该阶段数控机床出现故障，主要成因是由于机床持续性工作，零部件间磨损较为严重，加之部分操作人员未规范性操作机床，未给予系统性养护，使其快速进入疲劳期，不同程度缩短机床使用时间，最终造成故障频发。
1.2 数控机床故障诊断一般步骤
数控机床不管处于哪个故障阶段，其故障诊断一般步骤均相同，当数控机床发生故障时，除危险及数控机床或人身安全紧急状况，通常建议无须切断电源，需尽量保持机床与原来状态不变，并针对出现信号及现象做好全面记录，主要包含：（1）数控机床发生故障现象，应全面记录；（2）明确机床发生故障时，给予维修人员的相关提示信号以及显示内容；（3）发生故障时机床处于状态及具体位置。
数控机床一旦发生故障，需严格根据以下程序及要求实施：首先，全面掌握故障状况。譬如，机床发生故障时，全部轴承均存在此种现象，还是定位于某一轴承；若最终定位于特定轴承，应明确处于全过程还是特定部位。为全方位掌握故障状况，应对数控机床各部分进行检查，并进行审核故障提示信号。若故障现场条件允许，建议开机试验确认，便于快速、准确定位故障发生部位以及形成故障成因。
其次，根据现场数控机床实际状况，锁定故障范围，明确故障源措施及趋势。针对既形成的故障现象分析，通过现象看本质，从浅入深，最终确定故障发生具体部位。需特别注意的是，部分数控机床发生故障后，故障点与其他部分联系缺乏紧密性，增加故障查找及确定难度，由于部分故障形成因素可能较多，无法通过常规方式，最终确定故障类型及部位，要求维修人员应全面查找机床相关资料。构建完善的故障形成链，确定链条上可疑的故障因素，最终从多途径实施查找，将其
可疑因素逐一排除。
最后，遵循由表及里确定故障源。故障查找应从简单至难，从最外部逐渐深入内部。难易程度主要包含两方面：一方面，需考量维修技术的复杂程度；另一方面，需考量故障确定过程中，对数控机床装卸装配方面难易程度。
2、数控机床自诊断方法
2.1 开机自诊断
将数控机床接入电源，确保其处于通电状态，系统内部启动自诊断软件核心模块诊断，如硬件控制等，最终将检测数据信息反馈于相关显示屏上，为人们操作数控机床提供便捷。若检测系统中部分信息未通过，可通过显示屏将其故障信息及部位显示，待开机全部项目通过诊断达标后，方可进入正常阶段，通常软件开机自诊断时间持续在 1 分钟。但需特别注意的是，部分由硬盘驱动的数控系统，其可能自诊断耗损时间较长。上述开机诊断，常见故障部位是电路板或芯片上，通常可将故障发生范围确定，维修人员通过维修手册，提出可能出现故障的若干个因素，并将其因素逐一排除，最终确定故障因素及发生部位。
譬如，日本东芝机械公司TOSNUC-600 系统，将其接入电源后，逐次实施自诊断检测，并将其检测结果反馈于显示屏上。显示屏上持续性停留于某一行上，无法进入下一环节，表示该项自诊断无法通过。诊断内容主要包含多个方面：（1）显示主 CPU 软件版本；（2）CRT 及键盘检查，诊断 ZDC2 电路板是否正常；（3）磁泡存储器检查，诊断 ZBM1 电路板是否正常；（4）参数过载。针对数控系统进行维修时，维修人员应掌握该系统自诊断能力，确保遇见故障报警时，需将数控机床进行关机重启，系统再次实施自诊断技术，检查其核心部分是否处于正常。
譬如，日本数控火焰切割机，采用 FANUC-6M 系统。故障现象：每次通电进行自诊断时，CRT 显示“SYSTEM ERRER901”, 主板上发光管处于异常，系统难以正常运作。分析诊断：维修手册中，900-908 号报警磁泡驱动器故障，其中 901 号报警主要承担开启电源之后，没有立即检测磁泡初始点。针对磁泡驱动类故障可将其存储器进行初始化，无须将其驱动电路板进行调换。根据上述实际维修案例，开机自诊断是数控机床核心部分重要保障措施，一旦检测重要部位出现故障，系统立即切断电源停止工作。
2.2 运行自诊断
运行自诊断主要指，数控机床处于正常状态时，其内部诊断程序对自身多个模块进行自行检测，检测其是否处于正常状态，如 PLC 等，若一旦内部模块发生故障，将其相关故障信息显示。此种诊断核心特征是，未将系统与电源切断，此种诊断持续性实施。现代数控系统，具有良好的运行自诊断，不仅可将故障信息显示于 CRT 上，而且可以诊断地址或数据为用户提供各类机床信息。此类状态信息涵盖内容较多，如 CNC 系统与机床间接口信号状态、CNC 与 PLC 间信号状态等。
20 世纪 80 年代以来，我国积极将 PLC 应用于数控系统中，并增设相应的装置，将内部模块发生故障以梯形图直观显示，切实为维修人员准确、快速维修提供便捷。如日本东芝公司制造的 MPA-45120 型数控龙门铣床，主要由于数控系统和直流主轴调速单元构成。故障现象：机床实际工作过程中，突发性停止工作，并在 CRT 显示 PC4-00 号报警。将系统关机后，且持续片刻后，将系统重新正常启动，但系统运作不久后便又出现相同问题。分析诊断：PC4-00 号报警为主轴单元故障。一旦主轴调速单元发生故障后，其及时将故障信号传输至 PLC，最终显示于显示屏上。在 PLC 至 NC 信号中，输出端传输主轴故障信号，可依托梯形图直观展示，便于维修人员及时掌握故障信号形成原因。从故障现象状态分析，主要由于主轴单元输送的电机过热信号触电闭合，最终形成报警信号。主电机过热原因通常是铣头切削深度过大，导致其电机工作电流超过最大限值，但检查其均处于正常状态，手部触摸电机外壳，其温度升高处于异常，检查风冷电机和风道，发现风道内积满尘埃。故障排除：将风道盖打开，清除其内部尘土后排除故障。
2.3 脱机诊断
部分早期数控系统发生故障时，需立即停机，利用专项故障检测仪器，对系统实施脱机诊断。诊断过程中，需将其相关程序输入数控系统中，通过计算机运行诊断程序，测试诊断部位，最终确定是否存在故障。譬如，德国制造数控火焰切割机，采用 MG12SE10 型数控系统。故障现象：调换该系统 RAM 板上四节锂电池，对其更换时需进行切断电源，造成其系统中程序丢失。当使用系统进行重新输入时，出现异常现象，机器无法正常工作。分析诊断：逐步根据故障基本现象判定，可能包含多个故障因素，需对其进行逐一排查，最终确定故障成因，如 CPU 故障、阅读机质量较低。利用脱机方式，对阅读机进行测试，最终测试结果为第 2 数据没有可靠性。故障排除：用双线示波器的全孔纸带，将阅读机数据波形进行调整，将第二孔波形宽度进行调整，确保其与其他位置宽度相同。完成调整之后，系统故障解决，纸带顺利进入机器中。
3、结语
数控系统故障诊断现象较多，其表现形式不一，对数控系统故障分析判断时，需关注数控系统和机床自身特点。对于维修人员而言，熟悉和运用系统自诊断功能十分关键，数控系统发生故障时，可通过系统自诊断故障，及时、准确地为维修人员提供数据，降低故障诊断难度。
投稿箱：
如果您有机床行业、企业相关新闻稿件发表，或进行资讯合作，欢迎联系本网编辑部， 邮箱：skjcsc@vip.sina.com
如果您有机床行业、企业相关新闻稿件发表，或进行资讯合作，欢迎联系本网编辑部， 邮箱：skjcsc@vip.sina.com
更多相关信息
