宋 丹，梁睿君，李 伟，陈蔚芳

（南京航空航天大学机电学院，南京，210016）

引 言

随着对机械零件加工精度要求不断提高，加工强度不断增大，疲劳现象更加容易出现在机床部件，导致机床故障发生频率提高。一旦故障发生可能导致零件的报废、生产的停滞，造成企业的经济损失等问题[1-3]。因此对机床故障实时诊断已成为机床应用中的一个重要需求。

20世纪90年代德国亚琛工业大学研究了切削过程远程监控技术并建立了演示监控系统[4]。美国斯坦福大学和麻省理工学院合作研发了基于Internet下一代远程诊断示范系统Testbed，该系统能对多台设备同时在线监测，诊断多种典型故障，并能与企业的管理和控制系统联网通信，对不同地域、不同企业的设备进行预测和诊断[5]。日本山崎马扎克公司在EMO2001展中展出的智能生产控制中心（Cyber production center，CPC)包括智能刀具寿命管理系统，智能生产管理与调度系统、智能监控系统等现代化生产数字控制系统，在远程故障诊断和监测方面有很大影响力。

国内许多大学和研究所也在从事设备故障远程诊断方面的研究，比如同济大学、上海交通大学等[6-7]。同济大学CIMS研究中心在上海大众汽车有限公司建立了以多媒体远程服务为基础的远程故障维修系统[8]；北京机电研究所设计的BMEI-AMS-1先进制造系统易于与Internet相连，可实现远程诊断、远程服务和实时监控。此外，北京理工大学和南京航空航天大学等也开展了基于Internet的FMS远程故障诊断的研究[5,9]。

目前，机床故障诊断大多采用通过设备层增加PC机进行有线组网的方法，存在着布线复杂、妨碍机床部件运动、妨碍机床操作、电磁干扰造成信号丢失和增大设备投入等缺点。……