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数控设备常见故障分析及维修方法分析

2020-09-10吴云祥

内燃机与配件 2020年13期
关键词:维修故障

吴云祥

摘要:数控设备在运行过程中会出现各种各样的故障,主要有设备软硬件故障、经常性故障以及偶然性故障、风险性故障与非风险性故障、显性故障与隐性故障、工作质量降低故障,在进行故障检修时,通常遵守先简单后复杂、先机械后电气、先外侧后内侧、先静态后动态的原则,通过数控设备机械结构部分检测方法、数控设备系统故障检测方法、交换解决方法以及系统故障自动诊断方法迅速解决故障。

关键词:数控设备;故障;维修

0  引言

随着现代社会经济的快速发展,机械制造领域逐渐向自动化方向发展,越来越多的自动化设备取代了传统的机床加工,机械加工方式与思维也产生了翻天覆地的变化。当下数控加工在机械制造领域发挥了越来越重要的作用,数控加工具有传统加工方式不具备的优势,比如说加工精度高、加工速度快、能够满足复杂曲面加工需求以及自动化程度高等,但是由于数控设备本身精密程度较高、内部构造较为复杂,不仅有机械运动机构,同时还包含了许多控制部分,导致数控设备在运行过程中容易产生故障,给生产加工带来较大的影响,为了确保设备能够稳定、安全的运行,必须要重视数控加工中的常见故障,在经过充分分析与总结后给出科学的维修方法,尽可能降低数控设备故障带来的经济损失。

1  数控设备常见故障分类

1.1 设备软硬件故障

数控设备的正常运行离不开软件与硬件的支持,当某一项出现故障后,必然会影响到数控设备的正常工作。通常情况下,当数控设备出现硬件故障后,主要是某个机械结构、传感器等出现问题,这时需要对损坏的部件进行维修与更换即可;而当数控设备出现软件故障时,主要是系统执行程序出现问题,需要查找出程序代码问题点,重新更新程序后即可正常运行。

1.2 经常性故障以及偶然性故障

数控设备经常性故障通常是指当设备处于特定的位置时,会大概率出现故障的现象,这些故障往往伴随着设备运转长期存在;而偶然性故障具有较多的不确定性,是指数控设备在运行中没有规律性的产生异常现象[1]。在进行故障检查时,相比较于经常性故障,偶然性故障具有更大的难度,通过肉眼或者普通方法难以快速的查找出来,偶然性故障主要有机械结构中某个零部件位置移动、控制元器件中某个部件参数发生变化、电气元器件老化、性能下降等,偶然性故障需要进行多次试验与检测才能寻找出问题点,在问题排查过程中较为繁琐。

1.3 风险性故障与非风险性故障

数控设备出现故障时,有些具有较强的破坏性,即称之为风险性故障,这类故障出现时往往伴随着一定的破坏力,比如说伺服系统程序错误造成刀具与工件相撞等。在进行这类故障排查时,操作人员切不可再次操作,防止出现二次破坏性事件,检修人员只能依靠现场状况描述、自身的专业知识与实践经验进行分析与排查,对排查人员的综合素养要求非常高,并伴随着一定的危险性[2]。非风险性故障,就是数控设备发生故障时不会产生破坏力,该故障排查可以依照常规的方法进行,对排查人员的要求也较低,本身不存在危险性。

1.4 显性故障与隐性故障

数控设备和普通设备最大的区别就是内部包含了许多传感器与控制元器件,随着现代科学技术水平的快速发展,数控设备中包含了越来越多的传感器,当某个部件出现问题时,系统会自动报警并在显示屏上显示故障内容,这种故障称之为显性故障[3]。隐性故障与此恰恰相反,当数控设备出现故障后,系统本身并没有出现警报,也没有显示出具体的故障内容。相对来说,显性故障较容易排除,检修人员只需要根据故障内容对症采取措施即可。

1.5 工作质量降低故障

数控设备在长时间工作过程中,运动部件会产生较大的磨损、控制系统也会出现性能降低等,在这种情况下数控设备仍然可以正常运行,但是工作质量会逐渐降低,加工的零部件精度也会下降,这就是工作质量降低故障。当出现这种类型的故障时,数控设备本身不会出现任何的异常与警报,只能通过专业的检测仪器进行排查。比如说机床设施定位精度超过范围、工作中出现震动等,必须要使用专业的检测仪器,同时对相关机械部件、伺服系统等进行优化与调整,直至故障完全排除。

2  数控设备常见故障检测与维修原则

2.1 先简单后复杂

当数控设备出现多个故障时,通常先处理简单故障再进行复杂故障分析,这是因为通过处理简单故障,维修人员能够进一步了解数控设备的内部构造,有助于启发灵感,更好的解决复杂故障,此外在解决简单故障中,维修人员有了充分的时间思考复杂故障,也能够在处理简单故障中寻找有效办法,提高维修工作的效率。

2.2 先机械后电气

一般来说,当数控设备出现故障后,若不能够直观的辨别出是机械问题还是控制问题,通常是采用先機械后电气的维修顺序。这是因为机械部分故障比较容易察觉,而控制部分故障则相对隐匿,问题查找的难度也要大上许多。此外,对数控设备常见故障进行分析可以得知,许多设备故障均是由于机械问题导致的,当处理好机械故障后,一些问题也就随之解决了,能够有效提高故障排查效率。

2.3 先外侧后内侧

在数控设备出现故障后,检修人员可以利用观、闻、听、问的基本方式进行故障的大体检测,之后再遵照由外往内的原则逐个排查故障[4]。第一步查看数控设备外围的插头、接线端口等是否连接正常,许多设备故障均是由于外部线路接触不良引起的。所以,对这些位置进行查看与检测有助于迅速寻找到问题的根源,更快、更好的解决问题。

2.4 先静态后动态

在数控设备出现故障后,检修人员需要先在设备静止的状态下进行故障的检查与维修,在静态部分维修完成以后,需要观察和判断数控设备运行是否存在危险性因素,在确保安全以后再启动设备进行动态故障检测。当数控设备危险因素没有排除前,静止通电运行设备,防止出现更大的损坏。

3  数控设备故障检测与维修方法

3.1 数控设备机械结构部分检测方法

第一,主轴位置故障。在数控设备中,主轴转动速度主要是通过气动进行调节的,总体构造较为单一,在出现设备问题时,通常是由于自动换挡机构、刀具自动夹紧装置等原因造成的。

第二,进给传动链问题。数控设备运动传递主要是通过传动链来实现的,传动链出现问题通常会影响到数控设备加工质量,比如说外形尺寸超差、表面粗糙度不达标等,也可能会导致设备运行中震动与噪声变大,在处理这类问题时,主要是对涨紧轮、运动环节等进行完善。

第三,行程开关问题。为了确保数控设备中各个动作能够按照预定的行程进行,在许多运动机构中都增加了行程开关,当数控设备长时间工作后,设备中行程开关的运动特性就会逐渐降低,影响动作的运行精度,为此必须要及时更换行程开关。

3.2 数控设备系统故障检测方法

第一,直观诊断方法。这种方法是系统故障检测中最基本、最实用的方法。检修人员在处理故障问题时,先通过故障产生时出现的声音、光亮以及气味等进行判断,将系统故障缩小到较小的范围内,方便快速的寻找出问题点。这种方法要求检修人员具有大量的实际经验以及良好的判定水平[5]。

第二,参数诊断方法。数控设备系统中包含了各种各样的参数,这些参数都是通过专用的验证和调整得到的,关系到数控设备的工作性能和加工品质。通常情况下这些参数保存在存储器中,当系统供给存储器的电量较低或者受到外界因素的影响,极易造成一些参数发生改变,数控设备运行程序出现紊乱,导致设备不能够正常运转。当出现这种故障时,按照标准的参数将改变的数值修改回来就可以解决问题。

3.3 交换解决方法

这种方法能够用简单的工具查找出问题点,是数控设备故障排除中常用的检测方法。具体来说,当检测人员根据故障现象判断出主要故障原因后,可以采用相同的、完好的元件替换可能出现问题的器件,比如说可以使用准备好的集成电路芯片以及模板等取代设备上可能存在问题的芯片与模板,在交换以后,如果故障解决,将可以判定是某一个特定的元器件出现了问题,帮助检测人员迅速寻找故障点。

3.4 系统故障自动诊断方法

随着现代科学技术水平的不断提升,系统故障自动诊断能力也越来越高,在数控设备故障诊断中发挥了重要的作用,现阶段系统故障自动诊断水平已经成为了衡量系统性能的关键依据[6]。在数控系统出现故障以后,数控设备能够启动自动故障诊断程序,通过系统自动诊断能够在较短的时间内寻找出问题点,并将故障位置与类型提供给检修人员,这种方法具有非常高的应用价值,也是检修工作中常用的方法。

4  结语

综上所述,数控设备在现代机械制造领域中发挥了越来越重要的作用,数控设备在日常运行中,一方面要进行定期维护与保养,另一方面也要深入了解常见故障点,及时解决数控设备故障,保障设备稳定运行。

参考文献:

[1]谭子良.数控设备维修方法与维修实例[J].设备管理与维修,2016(07):35-36.

[2]范国权.数控设备常规维护及维修方法分析与对比[J].河南机电高等专科学校学报,2015,23(03):7-8.

[3]赵应豪,衡红星,刘首举.基于故障实例谈数控机床的维护与维修[J].科技创新与应用,2018(22):112-113.

[4]金英浩.数控机床常见故障的维修方法及防范措施[J].科技创新与应用,2013(04):68.

[5]张清魁,库祥臣,赵纪涛.数控机床故障诊断及维修方法[J].河南科技,2016(13):52-53.

[6]刘东.数控机床常见故障及诊断方法的分析研究[J].黑龙江科技信息,2012(13):20.

[7]冯立松.机电设备常见故障分析与维修方法的探讨[J].居舍,2018(36):170.

[8]陈敏杰,胡林军.机电设备常见故障分析与维修方法的探讨[J].南方农机,2018,49(17):174.

[9]黄智林.数控设备常见故障分析及维修方法探究[J].智能城市,2017,3(01):57.

[10]熊庆.超声设备常見故障分析和维修方法[J].机械管理开发,2016,31(02):140-141,143.

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