“新工科”理念下高校“数控机床故障诊断与维护”课程教学模式的研究与实践

"数控机床故障诊断与维护"课程是在"新工科"理念下高职院校数控专业开设的一门重要课程,课程是以满足社会工业不断发展过程中数控技术人才及数控机床维修人才的需求为教学人才培养目标,进而有效地解决社会人才市场应用型、技术性人才的供需矛盾问题。文章围绕高职院校"数控机床故障诊断与维护"课程教学模式展开探讨与分析,对课程教学模式进行了研究分析,并提出了相应的教学改善策略,以期对相关教育工作者课程教学有所帮助。

基于多模 态集成卷积神经网络的数控机床齿轮箱故障诊断

针对数控机床齿轮箱在实际工作环境中负载多变且噪声干扰大、传统神经网络难以充分提取信号中的故障特征等问题,提出一种多模态集成卷积神经网络(MECNN)用于数控机床齿轮箱故障诊断。该方法将多模态融合技术与多个卷积神经网络结合,利用快速傅里叶变换方法将时域信号转换成频域信号;利用时域信号和频域信号对2个卷积神经网络进行训练,使模型能够分别从时域和频域2个角度提取特征,再将浅层特征融合;最后,将融合后的特征输入到卷积神经网络中进行故障特征的深度挖掘,并进行故障诊断。使用东南大学的齿轮箱数据集进行验证,设计了2种特征融合的方法并进行了对比。实验结果表明:在噪声下,MECNN模型用于故障诊断的准确性和鲁棒性均优于单一的时域CNN和频域CNN。

数控机床滚珠丝杆故障诊断试验装置研究与实践

数控机床是集制造技术、计算机技术、电子技术、自动技术等于一体的重要加工装备,也是新时代智能制造技术的基本装备,其重要性毋庸置疑,在航空航天、汽车制造、军事装备等行业均发挥着重要作用。滚珠丝杆副是数控机床上最常使用到的传动元件,精密度高且使用频繁,一旦出现故障,不仅会影响生产效率,更严重的会影响机械零部件的加工精度,造成后续整个配套设备无法运行,产生巨大的经济损失。本文结合数控机床的运行原理,从滚珠丝杆副的组成部分着手,以数控机床操作人员在日常工作过程中实际遇到的故障问题为切入口,详细介绍和分析常见的故障类型及其诊断处理方法。

数控机床常见故障诊断与维护技术分析

数控机床作为现代制造业的重要装备,其故障诊断和维修技术的研究意义重大。对数控机床常见的故障类型进行了分析,包括电气故障、机械故障、软件故障等,对振动分析、热成像检测、系统自诊断技术等相应的故障诊断方法,结合实际案例进行了深入的探讨。在此基础上,提出了提高数控机床的运行可靠性,减少停机时间,降低维修费用的有效维修技术策略。

数控机床电动主轴WPD-TSNE-SVM模型故障诊断

为了提高数控机床电动主轴故障诊断效率,设计了一种WPD-TSNE-SVM组合模型。利用小波包方法分解主轴振动信号,并完成样本集TSNE降维的过程,利用SVM完成重构特征的故障分类。构建数控机床主轴信号混合特征空间向量,并进行故障诊断分析。研究结果表明:TSNE方法训练样数据形成规律分布特点,采用非线性SVM多故障分类器实现小波包混合特征的故障准确分类。根据径向基核函数建立的非线性SVM诊断方法获得更高准确率。该方法诊断轴承运行故障,获得更高维护效率,确保数控机床主轴运行稳定性。

数控机床电气控制系统故障的诊断与维护探究

随着我国工业化水平的提升和信息技术的大发展,电气控制的应用在数控机床行业的重要性日益凸显,电气控制技术的广泛应用,使得数控机床的全时段运行效率大幅度提升,对提升工厂的运行效益有着重要的积极作用。在电气控制技术广泛应用于数控机床运行的同时,电气控制系统的故障诊断工作与运维工作的地位也日益提高,本文将围绕数控机床电气控制系统的运维工作展开讨论,系统分析数控机床行业电气控制系统的故障诊断工作策略,以期为相关从业者和研究者提供有益的参考。

时域流形特征增强在数控机床轴承故障诊断中的应用

以数控机床轴承的时域振动信号为研究对象,提出一种基于流形学习的特征增强方法。首先,将采集信号的时间序列进行相空间重构,通过计算子相空间的信息熵来构建信号在特征空间中的表示,并以流形距离作为原始信号来集中不同故障类型的度量。然后,使用等距特征映射算法求取信号在特征空间中同胚的低维流形,其结果可用于对故障类型的分类判别。经实例数据集的验证分析发现,信息熵—等距特征映射变换能够在低维特征空间表达并强化轴承时域信号的故障类型特征,可有效应用于数控机床轴承单一和复合故障场景的设备运行诊断。

《数控机床故障诊断与维修》课程教学改革研究——以山东劳动职业技术学院为例

《数控机床故障诊断与维修》课程是高职院校数控技术、机电设备维修与管理等专业的专业课,文章从学情、教材建设、课程教学、考核评价等方面分析了该课程教学现状,重点针对课程改革过程中存在的问题,提出了对策与建议。

高精度数控机床液压控制系统故障诊断试验研究

高精度数控机床是一种高度集成的复杂机电液自动化控制系统,部件间的故障极易导致数控机床的失稳。针对高精度数控机床的故障诊断和故障响应问题,在整个机床控制系统结构基础上,对各个子系统进行故障诊断功能系统划分,构建了高精度数控机床液压控制系统故障监测状态机。采用差异阈值故障监测策略对相关的部件进行故障诊断,对不同的故障严重度事件进行分级故障响应,在搭建的高精度数控机床液压控制系统故障诊断模拟实验环境中验证了故障诊断方法的可行性。实验结果分析后可以看出,该故障诊断方法能够快速有效地监测出整个机床液压控制系统的故障状态。

多措并举助推数控机床故障诊断与维修课程思政建设

传统数控机床故障诊断与维修专业课程着重专业知识讲授,思政与专业各自为战,导致专业课程与思政教育形成“两张皮”。该文围绕课程、教材、教法、课堂、评价和制度保障等方面探索数控维修专业课程思政化的培养模式,明确课程思政目标、提升专业教师思政水平、优化思政教材建设、创新教学模式、完善思政评价体系及强化制度保障,多措并举助力机电类专业课程思政建设发展,并以点涉面辐射到其他专业课程中,为全课程育人提供参考。

数控机床电气控制系统故障诊断与管护研究

随着智能制造和工业互联网概念深度融入工业制造领域,传统的大规模、标准化生产模式正遭遇时代的考验,而数控机床借助灵活性和多功能性的特点,可根据个性化生产需求进行快速调整和加工,能适应当前时代的发展需求,实现生产制造转型与效率提升。基于此,文章介绍了数控机床电气控制系统的构成,分析了数控机床电气控制系统的常见故障类型,探讨了数控机床电气控制系统故障诊断和管护技术。依靠合理的预防性维护、规范的操作流程,可提高数控机床电气控制系统的稳定性和可靠性。

基于边云协同的数控机床故障诊断联邦学习研究

为解决数控机床主轴轴承和刀具在进行故障诊断模型训练时需要大量数据且耗时长的问题,提出一种基于边云协同架构的联邦平均学习故障诊断模型。首先,设计一维卷积神经网络模型架构,在各边缘客户端进行本地模型训练,以减小数据上传规模和分担云服务器端计算压力;其次,在云服务器端基于准确率优化模型聚合算法,改进边缘客户端筛选算法,以加快模型收敛速度,提高模型准确率;再次,在云服务器端搭建基于Kubernetes的KubeEdge边云协同平台,以缩短数据传输的通信时间。实验结果表明,模型在各边缘客户端故障诊断的准确率最终稳定在87.5%左右;且收敛速度、训练时长等方面与对照组相比,均获得优化。

基于数据驱动和本体建模的数控机床主轴故障诊断与推理

针对目前数控机床主轴系统故障诊断存在方法单一及智能化程度低的问题,提出基于数据驱动和本体建模的机床主轴故障诊断与推理方法。采用EMD对传感器采集的蕴含故障特征的原始信号进行数据处理与分析,提取原始统计特征,在此基础上,构建DBN-RF诊断模型实现深度特征自适应挖掘与故障模式识别。利用Protégé5.1工具结合领域知识构建机床主轴故障本体知识库,将DBN-RF诊断模型的故障辨识结果与本体知识库中的实例进行语义映射,实现故障知识推理,获得故障原因和故障解决策略。基于采集的不同工况下轴承故障数据验证了DBN-RF诊断模型的有效性,最高故障诊断平均准确率可达92.93%;构建实例验证了本体知识库的可重用性和推理功能;最后,设计开发了数控机床主轴健康管理服务系统,实现主轴系统状态实时感知和故障诊断与推理。

数控机床机械设备故障诊断及维修策略研究

随着我国经济的快速发展和制造强国战略的深入实施,数控机床作为现代化高精度加工设备,在制造业中具有重要的地位和作用,数控机床高效和可靠的运行性对企业高质量生产起着至关重要的作用。分析数控机床机械设备故障发生原因、规律、类型及诊断方法,进而提出科学的数控机床设备故障维修与保养策略,为数控机床机械故障诊断及维修工作提供有价值的参考。

数控机床PLC控制故障诊断技术的应用方法

数控机床的广泛应用使其成为现代制造业中不可或缺的一部分,而PLC控制系统作为数控机床的核心,其稳定性和性能直接影响到整个生产线的运行。在实际应用的过程中,由于外部不可控因素的影响,数控机床会出现各种各样的故障问题,针对数控机床采用先进的故障诊断技术对数控机床进行监测和维护变得至关重要。本文分析了数控机床中PLC控制故障诊断技术的实施方法,并提出在实际应用中的具体应用策略,旨在为数控机床PLC控制效率的提升以及故障诊断精准性的提高提供建设性意见。

高职专业核心课程金字塔动态分层递进循环式教学模式的研究与实践——以“数控机床故障诊断与维修”实训课程为例

以“数控机床故障诊断与维修”的实训课程为例,分析了这类课程的常规教学模式,探索了金字塔动态分层递进循环式的教学模式,并在“数控机床故障诊断与维修”的课程教学中实践。实践结果表明,该模式在有效提高学生整体的学习效率和质量方面起到很好的效果和作用,值得推广应用。

数控机床电气控制部分的维护和保养研究

数控设备是一种集机械、电气、液压、气动和数控系统为一体的高科技产品。数控机床维护和保养水平的高低,直接决定了一台数控机床运行的可靠性程度和故障率。本文就数控机床电气控制部分的维护和保养进行了系统阐述,针对数控机床电气控制部分如何更高效且方便地维护及查找故障,进行了开发性的研究,提出了一种高效查找强电故障的方法;为能实现更高层次的智能诊断建立了硬件基础。

数控机床的故障诊断与维护分析

随着时代的发展和科技的进步,机械加工技术持续发展,机械产业也随之蓬勃发展。但是在数控机床加工过程中,容易造成加工精度异常问题,对其加工效率、质量产生影响,严重时还会给企业带来无法弥补的损失。基于此,文章简要概述了数控机床的作用及现存问题、故障形成因素及故障诊断原则,分析了数控机床常见故障类型和数控机床故障的诊断方法,并从多个方面提出数控机床的维护途径。

机械数控机床加工故障诊断与维护

数控机床属于一种精密度、运行效率较高的自动化机床,因为成本投资相较普通机床高,且工作的连续性更强,所以一旦出现故障,极易引发事故,并造成较大经济损失。因此,研究机械数控机床的加工故障诊断与维护非常必要。结合当前数控机床加工的故障诊断来看,主要可以根据出现故障的部分、故障性质、故障报警等因素参考进行诊断,诊断期间需要遵循由内而外、先静后动的原则,并在诊断后做出相应的故障处理。同时,为了减少故障的发生,要加强日常维护工作的处理,以此减少经济损失和事故风险。基于此,本文围绕机械数控机床加工故障的诊断方法、原则,以及故障处理和维护进行探讨,为机械数控机床加工故障诊断研究提供参考。

基于故障征兆与性能特征的数控机床故障诊断技术

本文从故障征兆、性能特征两个方面分析了数控机床故障诊断方法。首先介绍了基于RBR的故障诊断技术、基于CBR的故障诊断技术以及RBR与CBR相结合的集成诊断技术,之后分析了机床性能,并对其与故障诊断间的关系进行了梳理,而后从精度数据的角度出发,结合实例分析了利用神经网络技术分析精度数据从而实现故障诊断的技术方法,旨在为数控机床故障的科学、高效诊断提供参考。