【摘 要】
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数控机床是集计算机、机械、电气、液压等模块于一体的技术密集型产品,如果在使用过程中发生故障,诊断难度极大,还会造成经济损失,甚至危及人身安全。提高数控机床故障处理效率,对数控机床进行实时监测与预防性故障溯因,对提高数控机床的精度性能与可靠性,有着重要的理论和实际意义。本文以数控凸轮磨床为研究对象,对数控凸轮磨床工程使用现场实际故障处理案例进行溯因。通过对数控凸轮磨床进给轴相关数据进行实时监测与采集
【基金项目】
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国家自然基金项目面上项目“混沌演化下基于深度学习的数控机床精度衰退大数据早期预示方法”（51775074）; 重庆市基础研究与前沿探索项目“基于大数据和深度学习的数控机床健康状态智能监测与辨识方法”（cstc2018jcyjAX0352）
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数控机床是集计算机、机械、电气、液压等模块于一体的技术密集型产品,如果在使用过程中发生故障,诊断难度极大,还会造成经济损失,甚至危及人身安全。提高数控机床故障处理效率,对数控机床进行实时监测与预防性故障溯因,对提高数控机床的精度性能与可靠性,有着重要的理论和实际意义。本文以数控凸轮磨床为研究对象,对数控凸轮磨床工程使用现场实际故障处理案例进行溯因。通过对数控凸轮磨床进给轴相关数据进行实时监测与采集,再基于深度学习建立故障溯因模型,并采用C#与Python相结合编写数据采集与故障溯因分析系统,再通过实验验证本文所提方法的有效性。所做的一些工作如下。（1）数控凸轮磨床常见故障分析与数据采集。通过分析数控凸轮磨床在生产现场遇到的常见故障案例并建立故障数据表,通过数据采集软件采集数控凸轮磨床进给轴的电流、电压与温度等数据。采用数据库存储常见故障数据与采集的进给轴内部数据,以便进行数据建模与训练。（2）基于模糊卷积时序神经网络的数控凸轮磨床故障溯因方法研究。利用模糊分析与数字编码把一些典型的工程现场故障案例进行数字化,并利用模糊分析方法对相对应的故障因素设置概率。在进行故障案例数字化处理后对数据集进行增强,采用CNN与LSTM相结合挖掘其中的深度特征,以实现对常见数控凸轮磨床故障案例的溯因。（3）基于注意力机制的数控凸轮磨床进给轴深度学习故障溯因方法研究。利用发那科提供的数据开发包,采集数控系统内部进给轴的电流、电压与温度等数据,利用这些数据建立进给轴故障溯因数据集。采用CNN与GRU分别提取数据集中的维度与序列特征,在提取相应特征后利用注意力机制模仿人类的视觉系统能自动提高感兴趣特征的权重值的优点,对处理以及优化后的数据进行进给轴故障溯因。（4）数控凸轮磨床数据采集与故障溯因分析系统开发与测试。使用C#与My SQL数据库相结合,建立故障案例库与进给轴数据存储库,以便利用采集的数据进行故障与状态溯因分析。把前端数据采集与故障监测界面与故障溯因模型相结合,把故障溯因模型打包成应用程序方便前端调用进行故障溯因。把编写的数据采集与故障溯因分析系统在数控凸轮磨床上进行了验证,对相关模块的功能进行了测试,验证了编写的数据采集与故障溯因分析系统的有效性。
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