FANUC AI 伺服监视器
作者：微信文章“人工智能伺服监视系统（AI Servo Monitor） 是一款通过机器学习技术，可视化呈现伺服和主轴驱动系统异常状况的软件。它能够分析日常加工数据，并将结果以直观的图表形式展示。用户可轻松监控配备FANUC数控系统的机床异常状态。该系统通过分析每个驱动系统记录的生产数据实现此功能。
目前 在国内大陆还鲜有应用，本文作为前瞻性介绍，希望可以引发读者兴趣和深究。”
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工作原理
基准模型构建：借助 AI 伺服监视器，人工智能通过在正常状态下运行的机器的记录伺服数据创建基准模型。
频谱建模与机器学习：将扭矩信号的时域数据通过快速傅里叶变换（FFT）转换为频域信号（Frequency Spectrum）。对频谱中的每个独立分量（如基频、谐波）进行特征提取，通过机器学习算法建立分量级行为模型。
异常分数计算：实时采集的扭矩时域数据与基准模型进行动态比对。通过偏差量化算法生成异常分数（Anomaly Score），数值越高表示偏离正常状态越显著。
可视化与智能告警Web 界面：以折线图/热力图形式动态展示异常分数趋势，支持按时间粒度（时/日/周）分析。当异常分数超越预设阈值时，自动触发邮件告警，内容包含：异常时间与持续时长、关联驱动轴编号、偏差值及建议处理措施。
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核心特点
实时监测各运动轴核心机械部件（如滚珠丝杠、导轨、轴承）的劣化趋势。
原生数据驱动的故障预测（零附加传感器）
直接采集伺服电机原生数据（电流/扭矩/位置反馈）深度诊断电机电流纹波分析预判机械传动结构失效。
智能可视化看板
在 Web 界面上以直观的图表轻松监控异常分数。
深度学习自创建基准建模
模型每自动迭代更新，适应设备老化曲线。
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主要收益
提高运行时间
有效预防意外停机，提升 FANUC 伺服电和主轴电机及 机床机械部件的可靠性。
提高生产力
通过更好地规划维护活动来提高机床生产力。
降低成本
优化的预警机制，及时发现并处理问题，降低不必要服务成本。
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主界面
基于异常检测与方差分析处理后的波形数据结果已可视化呈现。图形化界面同步展示了每日数值及汇总分析结果。
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原始数据图表
直观呈现用于分析的采集数据波形。该图表不仅包含原始时域信号，同时以FFT频谱图形式展示了扭矩测量信号分解后的各独立频谱分量。
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通讯连接
分析结果通过Web API被其他软件解决方案便捷获取。同时，当异常分数超过设定阈值时，系统将自动触发邮件通知功能向用户发送警报。
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