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1 数控机床故障诊断 2 智能诊断技术的 研究现状 智能诊断方法 数控机床故障诊断 的特点 目 录 3 综合来说， 目前数控机床故障诊断的几个主要特点[]： ()故障发生的可能性高。 ()难以及时发现故障。 ()故障快速定位的难度大。 ()容易产生漏诊和误诊。 ()加工过程中信息量大且繁杂。 ()诊断知识获取困难。 []王家海,黄江涛,沈斌,等.数控机床智能故障诊断技术的研究现 状与展望[].机械制造(). .数控机床故障诊断的特点 4 ()故障发生的可能性高 数控机床的高度柔性要求系统内部具有高度灵活性和运行模式 的多样性，这将增大系统的不确定因素。并且在模式转换过程 中数控机床故障率也会增大。 ()难以及时发现故障 数控机床往往是在缺乏人现场监视的情况下运行，现场故障的 瞬时信息往往难以捕捉。故障难以早期发现。 ()故障快速定位的难度大 数控机床各部件之间是动态联动且离散的，这使得数控机床的 故障具有传播性与分散性，因此故障征兆信息获取困难，故障 快速定位难度大。 .数控机床故障诊断的特点 5 ()容易产生漏诊和误诊 加工过程中随机干扰因素增大，使系统的漏诊、误诊的可能性 增大，诊断推理的精确性和结论的可信度下降。 ()加工过程中信息量大且繁杂 适合于监控、诊断和预警的信息资源需要挖掘，对监控策略、 故障特征提取和诊断知识库的管理等环节提出挑战。 ()诊断知识获取困难 系统设备多样、复杂，加工过程以柔性多任务为目标，加工类 型、过程和工况多样，难以全面搜集正常状态与异常状态的先 验样本和模式样本。 .数控机床故障诊断的特点 6 数控设备智能故障诊断技术的研究可概括为个方面[] ()智能诊断方法研究 ()诊断系统架构研究 ()系统集成技术研究 ()故障机理及故障模型研究 []周桂红. 基于多 的数控机床远程故障诊断系统研究 [] .长春：吉林大学. .智能诊断技术的研究现状 7 .智能诊断方法研究的研究可概括为以下个方面 ()各种单一功能的监控与诊断方法、如电流与功率监控、振动 与谱特征分析、时序或时域特征分析等功能参数和阈值的比较。 ()故障树法与其他方法结合 ()机器学习与其它方法的结合 ()模糊数学与决策方法 () () 的应用[] ()基于图论的故障诊断[] []周桂红. 基于多 的数控机床远程故障诊断系统研究 [] .长春：吉林大学. []盛博,邓超,熊尧,等.基于图论的数控机床故障诊断方法[].计 算机集成制造系统(). .智能诊断技术的研究现状 8 ()各种单一功能的监控与诊断方法。 这种方法对于柔性高的系统来说只能局部适用。 ()故障树法。 把数控设备分成几个子系统，以故障树表征故障结构，以故障 模糊分析实现故障推理。 ()机器学习与其它方法的结合。 应用最多的是神经网络，其他的有，贝叶斯网络等。 .智能诊断技术的研究现状 9 ()模糊数学与决策方法 包含模糊逻辑推理、模糊综合决策，模糊理论与神经网络结合 等内容。 () () 的应用 适合作为分布式系统，在系统中，每个具有独立性和自主性， 能够解决给定的子问题，自主地推理和规划并选择适当的策略 ()基于图论研究故障传播 一个机械故障可能由多个故障原因引起；一个机械故障可能由 一个故障原因引起，而这个故障原因又可能由其他故障原因所 引起。建立多故障模型，并基于图论研究故障诊断方法。 .智能诊断技术的研究现状 10 .诊断系统架构主要有集中式和分布式两种形式，出现了在线实 时诊断与离线精密诊断相结合的模块式结构。目前，设备远程 故障诊断的研究领域主要包括 以下几个方面[] ()基于网络的故障诊断知识库的研究。 ()基于网络智能分析诊断技术研究。 ()远程监测软件研究。 ()专家会诊环境研究。 .智能诊断技术的研究现状 [] , , , . [] . ， : . 11 ()基于网络的故障诊断知识库的研究。 研究针对不同应用对象，制定故障诊断规则，筛选监测诊断数 据和故障案例，建立基于的网络诊断知识库。 ()基于网络智能分析诊断技术研究。 主要研究基于的网络信号分析、智能诊断应用程序系统开发， 基于规则的专家系统自学习技术的研究与软件开发。 ()远程监测软件研究。 主要研究开发支持网络化数据通信接口、快速描述监测系统环 境、定义数据传输和处理过程的软件工具，能够根据不同检测 对象快速构建检测诊断平台。 .智能诊断技术的研究现状 12 ()专家会诊环境研究。 研究开发具有开放接口的远程设备故障诊断分析工具包，提供 频谱、细化谱等常规分析工具