用于加工中心的計算機智能監(jiān)測控制方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)自動化、連續(xù)化水平的不斷提高，加工中心的占有率也在增大，在生產(chǎn)中已經(jīng)占有重要地位。加工中心在許多企業(yè)中被用于重要的加工環(huán)節(jié)，如果出現(xiàn)故障后不能及時正確地進行故障診斷和維修，則會帶來較大的經(jīng)濟損失。隨著粗集理論近年來在智能信息處理研究領域獲得了迅速發(fā)展，它基于現(xiàn)實的大數(shù)據(jù)集，從中推理、發(fā)現(xiàn)知識和分類系統(tǒng)的某些特點，對于研究不精確知識的表達、學習、歸納方面有其獨特之處。 本文研究了基于數(shù)據(jù)挖掘的加工中心故障診斷方法，

2、跟以往的故障診斷方法不同，研究的方向并不是基于機械振動分析，而是采用了粗集理論結合神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。 論文研究了粗集對故障數(shù)據(jù)進行約簡的可行性，并應用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡的聚類功能，來實現(xiàn)連續(xù)屬性值離散化的方法；通過對診斷信息的分析，采取常規(guī)約簡方法，該方法實現(xiàn)了樣本條件屬性的約簡，可消除樣本數(shù)據(jù)中的冗余信息。采用MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱建立了加工中心故障類型的智能混合診斷系統(tǒng)；研究了智能混合故障診斷系統(tǒng)，并進行了功能模塊設計，