基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法与流程

本申请涉及故障检测，尤其涉及基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法。

背景技术：

1、精密镗铣床作为高端制造领域的核心装备，其加工精度与稳定性直接关系到航空航天、精密模具、汽车发动机等关键部件的制造质量。夹紧系统作为保障工件定位与加工过程刚性的关键功能单元，其性能可靠性是决定整体加工精度与安全性的基石。一旦夹紧系统发生性能退化或故障，轻则导致工件超差报废，重则可能引发刀具损坏甚至设备事故，因此对其状态进行精准、早期的故障诊断具有重要的工程价值与经济意义。

2、目前，针对镗铣床夹紧系统的状态监测与故障诊断，主要依赖于定期人工点检、基于阈值的传感器报警以及事后维修分析。这些传统方法存在明显局限：首先，它们多属于被动响应式或周期性维护，无法对夹紧系统内部的微观退化进行早期识别与预警；其次，现有方法大多依赖单一物理量的阈值判断，缺乏对系统动态特性、非线性行为以及多物理场耦合信息的综合分析，导致诊断灵敏度低、误报率高，难以实现从“故障后处理”到“故障前预测”的转变；最后，传统的振动或压力分析通常在机床切削运行时进行，信号极易被复杂的加工动力学噪声所淹没，难以提取出仅由夹紧系统自身状态决定的特征信息。

3、综上所述，现有技术中存在对夹紧系统早期微弱故障不敏感、诊断依赖单一静态信号，以及在线诊断易受加工工况干扰的技术问题。因此亟需一种方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、本公开提供了基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，用以解决现有技术中存在对夹紧系统早期微弱故障不敏感、诊断依赖单一静态信号，以及在线诊断易受加工工况干扰的技术问题。

2、根据本公开的第一方面，提供了基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，包括：

3、在精密镗铣床处于非切削加工时段对精密镗铣床夹紧系统施加时间压缩型诊断激励；

4、在时间压缩型诊断激励作用过程中，同步采集精密镗铣床夹紧系统对各阶段激励产生的响应信号，构建时序响应数据集，所述响应信号包括压力响应信号、位移响应信号和振动响应信号；

5、基于时序响应数据集，对精密镗铣床夹紧系统在激励下的动力学响应进行非线性分析处理，提取非线性动力学特征，构建非线性动力学特征矩阵，所述非线性动力学特征包括非线性谐波能量特征、动态滞回能量特征和非线性衰减速率特征；

6、根据非线性动力学特征在不同激励阶段之间的变化规律，结合宏观状态因子，计算夹紧系统的短时退化放大指标，所述宏观状态因子包括位移响应增益因子、振动能量上升因子和自由衰减时间尺度因子；

7、基于短时退化放大指标，结合根据历史健康状态下建立的健康状态统计基准，对精密镗铣床夹紧系统进行状态识别，输出故障风险评估结果。

8、本公开中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：在精密镗铣床处于非切削加工时段对精密镗铣床夹紧系统施加时间压缩型诊断激励；在时间压缩型诊断激励作用过程中，同步采集精密镗铣床夹紧系统对各阶段激励产生的响应信号，构建时序响应数据集，所述响应信号包括压力响应信号、位移响应信号和振动响应信号；基于时序响应数据集，对精密镗铣床夹紧系统在激励下的动力学响应进行非线性分析处理，提取非线性动力学特征，构建非线性动力学特征矩阵，所述非线性动力学特征包括非线性谐波能量特征、动态滞回能量特征和非线性衰减速率特征；根据非线性动力学特征在不同激励阶段之间的变化规律，结合宏观状态因子，计算夹紧系统的短时退化放大指标，所述宏观状态因子包括位移响应增益因子、振动能量上升因子和自由衰减时间尺度因子；基于短时退化放大指标，结合根据历史健康状态下建立的健康状态统计基准，对精密镗铣床夹紧系统进行状态识别，输出故障风险评估结果。解决了现有技术中存在对夹紧系统早期微弱故障不敏感、诊断依赖单一静态信号，以及在线诊断易受加工工况干扰的技术问题。达到了在非加工时段主动、安全地激发系统动力学响应，并利用多源信号融合与非线性特征提取，实现对夹紧系统亚健康状态早期预警与精准评估的技术效果。

9、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

1.基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，其特征在于，在精密镗铣床处于非切削加工时段对精密镗铣床夹紧系统施加时间压缩型诊断激励，包括：

3.如权利要求1所述的基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，其特征在于，构建非线性动力学特征矩阵，包括：

4.如权利要求1所述的基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，其特征在于，计算夹紧系统的短时退化放大指标，包括：

5.如权利要求4所述的基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，其特征在于，获取综合退化放大量，包括：

6.如权利要求4所述的基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，其特征在于，计算三类辅助性的宏观状态因子，包括：

7.如权利要求4所述的基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，其特征在于，计算短时退化放大指标，包括：

8.如权利要求1所述的基于大数据分析的精密镗铣床夹紧系统故障诊断方法，其特征在于，输出故障风险评估结果，包括：