基于數(shù)控機(jī)床的機(jī)器故障預(yù)測(cè)與診斷模型研究.pdf

1、過(guò)程的安全性和可靠性對(duì)于大規(guī)模、高度集成的現(xiàn)代化工業(yè)是極其重要的，但是工業(yè)生產(chǎn)機(jī)械故障是不可避免的，而且長(zhǎng)期的故障困擾會(huì)影響工業(yè)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)、致使利益下降和技術(shù)上的危機(jī)。為了檢測(cè)故障，論文提出一種新的故障分類(lèi)模型和一個(gè)融合了模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和粒子濾波思想的單一平臺(tái)故障檢測(cè)算法。這個(gè)新的模型將故障分為兩大類(lèi):第一類(lèi)是短暫的、即時(shí)的故障;第二類(lèi)故障是長(zhǎng)期的、有發(fā)展過(guò)程的故障，此類(lèi)故障在初始階段就產(chǎn)生并在整個(gè)過(guò)程中都存在。依據(jù)改進(jìn)的

2、Taylor公式可知，在整個(gè)機(jī)器生命周期中故障存在的時(shí)間越長(zhǎng)，機(jī)器的壽命就會(huì)越短。
　　對(duì)于錯(cuò)誤診斷來(lái)說(shuō)，我們的框架有兩個(gè)部分組成:第一個(gè)部分主要是在線(xiàn)錯(cuò)誤診斷;第二個(gè)部分涉及在線(xiàn)和離線(xiàn)兩個(gè)模塊錯(cuò)誤診斷詳細(xì)實(shí)現(xiàn)。在第一個(gè)部分，我們引入了一個(gè)模糊神經(jīng)預(yù)測(cè)器來(lái)對(duì)設(shè)備故障維護(hù)或海量錯(cuò)誤的診斷作為相應(yīng)的決策。對(duì)于一個(gè)即將發(fā)布的錯(cuò)誤診斷命令，僅僅當(dāng)一個(gè)錯(cuò)誤不斷發(fā)展到超出一個(gè)嚴(yán)格的閾值時(shí)—CBM限制時(shí)，第二個(gè)部分才開(kāi)始發(fā)揮作用。在這個(gè)過(guò)程中，