五軸開放式數(shù)控系統(tǒng)譯碼模塊及智能化故障診斷研究.pdf

1、五軸數(shù)控機床可加工復雜的零件，在現(xiàn)代制造業(yè)中起著舉足輕重的作用。但由于傳統(tǒng)的數(shù)控系統(tǒng)結構封閉，沒有其最基本的源代碼，對其進行開發(fā)和智能升級受到了很大的局限，無法在其之前進行新的突破。本文將開放式數(shù)控系統(tǒng)進行模塊劃分，并著重研究開放式數(shù)控系統(tǒng)中譯碼模塊和故障診斷模塊，為整套開放式數(shù)控系統(tǒng)的建立打下堅實的基礎。
　　首先，在對譯碼模塊的功能進行分析后，確定采用編譯型譯碼方式，該譯碼方式的選擇決定了本數(shù)控系統(tǒng)的譯碼模塊屬于非實時系統(tǒng)。由

2、于數(shù)控代碼具有模態(tài)量和非模態(tài)量，為了方便對G代碼和M代碼進行管理，對其進行了組別劃分，并提出了譯碼模塊的架構。
　　其次，對于編譯型譯碼模塊的中間代碼的存儲結構進行了研究。本文在分析雙端隊列存儲結構的特點后，選擇其為譯碼模塊的存儲結構。通過對數(shù)控代碼檢錯功能的分析，完善檢錯功能的設計，并進行代碼檢錯功能的開發(fā)及實驗，從而驗證本譯碼模塊的可行性。
　　然后，通過對加工和電機等故障診斷進行分析，研究了故障診斷模塊的組成和架構。從

3、工程角度提出了故障診斷的流程，并列出智能故障診斷模塊的架構。本文著重對故障診斷中的振動信號進行了研究，并開發(fā)了基于RTX的實時采集功能。通過振動信號采集設備完成具體信號的采集，結合“S”試件進行故障診斷仿真及相關實驗驗證。
　　最后，在分析小波算法和粒子群算法后，提出將兩者相結合的智能故障診斷方法，即在小波分析的基礎上，通過粒子群算法優(yōu)化小波的參數(shù)，從而得到更為準確的診斷信息，并通過實驗驗證本算法的可行性。采用故障宏指令將譯碼模塊