FANUC數(shù)控機床故障智能診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著智能技術(shù)在現(xiàn)代機床加工中的應(yīng)用，數(shù)控機床的故障診斷開始向智能化方向發(fā)展。基于案例推理(CBR，Case-Base Reasoning)的技術(shù)可以克服傳統(tǒng)智能診斷專家系統(tǒng)中知識難以表達、知識獲取困難等缺陷，將CBR技術(shù)應(yīng)用于數(shù)控機床故障診斷中，可以充分發(fā)揮它的優(yōu)點，是一種可行且有效的故障診斷解決方法。
　　本文在分析當(dāng)前各種智能診斷方法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，以配有FANUC系統(tǒng)的數(shù)控機床為研究對象，設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于CBR的數(shù)控機床

2、智能診斷系統(tǒng)。
　　首先，在探討數(shù)控機床故障特點的基礎(chǔ)上，針對數(shù)控機床故障智能診斷的需求，結(jié)合FANUC系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點，設(shè)計了系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)。隨后，以智能診斷系統(tǒng)的故障信息采集模塊和CBR推理模塊兩個方面為主，對診斷系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)進行了詳細的設(shè)計。
　　文中的故障信息采集模塊分為基于FOCAS(FANUC Open CNCApplication Software)的數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部信息的采集和可觀察故障現(xiàn)象的人工采集兩部分，提出

3、的啟發(fā)式故障現(xiàn)象收集策略根據(jù)已有的故障信息完善推理所需的故障屬性，可以有效提高系統(tǒng)的推理效率。
　　在探討CBR系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，本文著重研究了CBR推理模塊的案例表示方法和案例檢索策略。針對數(shù)控機床故障特征表現(xiàn)的特點，采用了面向?qū)ο蟮陌咐硎痉椒?。文中結(jié)合案例相似度的計算，提出了一種基于KNN(K Nearest Neighbors，K-近鄰)算法的案例檢索策略，該策略根據(jù)新案例的KNN分類結(jié)果來進行案例檢索，提高了檢索的客