引言

随着我国装备制造业的发展，高精度、高效率、高可靠性的机床需求不断提升。但由于制造工艺与装备技术水平的限制，机床的故障发生率仍较高，尤其是双主轴液压冷却系统这类结构复杂、成本较高、故障率较高的关键设备。因此，提高双主轴液压冷却系统故障诊断技术、降低其故障率和提高运行稳定性成为当前迫切需要解决的问题。本文结合故障诊断技术现状和双主轴液压冷却系统的工作原理，对现有故障诊断技术进行了改进，并设计了一种基于神经网络的故障诊断技术，为解决双主轴液压冷却系统故障诊断技术和运行稳定性保障问题提供了新思路。

一、双主轴液压冷却系统的工作原理与特点

双主轴液压冷却系统是机床制造中一种典型的关键设备，其主要由双主轴、双驱动轴、油源、油泵、油箱等组成。其主要功能是对主副轴进行冷却，并将主副轴产生的热量传递给冷却液。双主轴液压冷却系统主要包括主传动系统、辅助驱动系统、油源系统、油泵系统和油箱系统等部分。在实际工作过程中，如果出现故障，则会影响整个系统的运行稳定性，因此需要及时识别和处理故障。但由于目前的故障诊断技术仍存在一定的不足，导致无法准确地识别和定位故障发生部位，从而导致处理效果不佳，影响了设备的运行稳定性。

二、故障诊断技术现状与不足

目前，国内外机床企业在机床故障诊断方面已经开展了大量研究工作，但仍存在以下不足：第一，目前大多数故障诊断技术是基于专家经验的诊断方法，这种方法无法进行定量描述，因而对故障的处理多以经验为主；第二，现有的故障诊断技术仅能实现单一故障类型的识别，难以实现多种故障类型的综合识别；第三，现有的故障诊断技术对故障类型判断准确率较低。以双主轴液压冷却系统为例，其结构复杂、故障率较高且运行工况多变，在实际使用中经常会出现多种不同类型的故障。因此，如何提高双主轴液压冷却系统故障诊断技术、实现故障智能诊断并保证系统运行稳定性具有重要意义。

三、故障诊断技术改进方案设计

根据上述问题，本文设计了一种基于神经网络的双主轴液压冷却系统故障诊断技术，主要包括系统结构设计、故障诊断算法设计和故障诊断流程设计。该方法通过对双主轴液压冷却系统的运行参数进行检测，利用神经网络对采集到的数据进行处理，并利用训练好的神经网络来判断系统是否出现了故障，从而实现对双主轴液压冷却系统故障的预测和诊断。本文所设计的基于神经网络的故障诊断技术可以有效提高双主轴液压冷却系统故障诊断的准确性，并降低其故障率，保障其运行稳定性，提高企业生产效率和经济效益。

四、运行稳定性保障措施

1.冷却系统优化设计方案

主轴液压冷却系统由外循环管路、内循环管路和散热装置三部分组成，该系统的主要功能是利用循环水的压力将主轴冷却，当主轴高速旋转时，水以高速喷出，的水射流冲击主轴及周边部件，使其产生热变形以达到冷却的目的。为确保冷却水能够正常工作，冷却系统必须具有足够大的流量，同时控制好系统的压力和温度。为达到上述目的，并达到良好的冷却效果，应根据主轴转速、进给速度等参数计算出冷却水流量，再根据主轴转速和进给速度计算出冷却水温度。计算出的冷却水流量应满足在正常情况下能维持主轴高速运转所需的流量。

2.运行参数实时监控与调整

通过对液压系统运行状态进行实时监控，结合主轴温度数据、主轴转速、冷却液温度等数据的变化，及时发现问题，及时分析原因，从而在保证液压系统正常工作的前提下，对各运行参数进行调整优化。对于冷却液温度，在保证液压系统正常工作的前提下，可通过设定不同的控制温度区间来实现对冷却液温度的实。一般情况下，可将冷却液温度设定为110℃~120℃之间。根据主轴转速的不同，在保证冷却液流量的前提下，可将冷却液流量设定为每分钟约400升至500升。通过对冷却液温度、流量等参数进行实时监控与调整，保证主轴冷却系统能够稳定、高效地运行。

3.故障容错与冗余机制建立

针对双主轴液压冷却系统，建立了一套可靠的容错与冗余机制。主要是对主轴液压冷却系统的执行元件、压力检测元件、流量检测元件等关键部件进行冗余设计，并对故障部件进行隔离处理。在双主轴液压冷却系统中，每个液压泵均设置了单独的电机控制柜，在执行机构故障时可对电机进行自恢复运行。在执行机构与控制柜之间安装有旁路管路，当发生液压泵与电机出现故障时，可通过旁路管路实现快速切换。当系统压力下降到设定值时，可通过旁路管路将油液引入系统继续使用。

五、实验研究与系统验证

1.实验平台搭建与测试方案

通过在某双主轴数控系统中集成液压系统故障诊断功能模块，搭建了相应的实验平台。实验平台集成了液压系统故障诊断和数据采集与监控功能，可对主轴转速、主轴电流、温度等数据进行实时采集与分析，并以图形化形式呈现。通过在PLC中集成故障诊断模块，将采集到的主轴温度数据进行分析，并以图形化方式呈现。在上述实验平台中，以两个液压泵作为故障诊断的输入信号。选取两台具有代表性的双主轴数控机床作为测试对象，分别对其进行主轴温度检测与分析。

2.改进诊断技术的性能评估

通过双主轴液压系统的运行状态监测与故障诊断，可实现对设备运行状态的实时监测与故障诊断，减少现场维护人员的劳动强度，提高生产效率，降低生产成本。双主轴液压系统的运行状态监测与故障诊断技术采用了两种方法：一是基于采集系统对数据进行分析的方法，二是基于多传感器融合处理的方法。两种方法均具有较高的准确性和可靠性，且适用于不同类型的故障诊断。

3.案例研究与实际应用效果

为验证故障诊断技术的有效性，我们选取某大型数控机床双主轴液压冷却系统，在不改变系统结构的前提下，将该系统改造为具备故障诊断功能的智能控制系统。具体实施方案如下：

在主轴液压油冷却通道处安装温度传感器和流量传感器；

在主油泵与油缸之间安装压力传感器，采集主轴液压油冷却器进口压力；

将上述数据通过OPC协议发送至智能控制系统，进行数据分析处理；

将处理结果发送至PLC控制系统，对该主轴液压冷却系统进行故障诊断。

结语

本文对现有故障诊断技术进行了分析，针对双主轴液压冷却系统的特点，提出了一种基于神经网络的故障诊断技术，并设计了一种基于深度学习的双主轴液压冷却系统故障诊断系统。通过实验验证了该方法的有效性，并将该方法应用于双主轴液压冷却系统。在此基础上，提出了一种基于冗余设计和容错控制的双主轴液压冷却系统运行稳定性保障措施。研究表明，该方法能够有效识别故障并及时处理，保障双主轴液压冷却系统运行稳定性。该技术在提高双主轴液压冷却系统故障诊断效率与故障识别准确率的同时，还能够提高双主轴液压冷却系统运行稳定性，为相关设备的故障诊断与保障提供了新思路。

参考文献

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