高职《数控机床故障诊断与维护》课堂精细化教学策略研究

以高职机电类专业中通用性较强、独立性较强的课程《数控机床故障诊断与维护》为载体,对课堂精细化教学策略进行了研究,重点探讨了课堂精细化教学准备、课堂精细化教学行为、课堂精细化教学管理三个方面的策略。教学实践表明,课堂精细化教学策略是高职教育的有效教学策略。

高职院校数控机床故障诊断与维护课程改革探讨

通过对高职数控技术专业数控机床故障诊断与维护课程改革背景与基础的分析,结合本校情况,阐述此门课程改革的基本思路,对课程内容改革设计、课程资源建设设计、课程教学模式与教学方法改革、课程考核评价方法改革等问题进行探讨。

“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。

高职数控机床故障诊断与维护项目化课程设计与实施研究

随着中国智能制造高速发展,专业型技能人才的需求也越来越高,要求在实际教学中有切实有效的教学方法与之适应。项目化课程就是对接职业标准和岗位标准,根据岗位实际工作任务实施的行为导向课程。以高职数控机床故障诊断与维护课程为载体阐述项目课程具体实施过程,为其他专业项目课程的实施提供参考和借鉴。

《数控机床故障诊断与维护》课程的“行动导向”教学法研究

本文结合“行动导向”教学理论，探索“行动导向”教学法在《数控机床故障诊断与维护》这门课程中应用的必要性，以及实施行动导向教学法的原则与要求。论文大体分为“行动导向”理论介绍、《数控机床故障诊断与维护》课程体系构建和课程教学实施等几个部分。

数控机床故障诊断与维护措施研究

数控机床加工故障问题屡见不鲜,为有效解决该问题,对机床故障诊断与维护方法进行深入研究和分析,并提出相关优化建议,以便更好地保障数控机床的正常运行。

数控机床故障诊断与维护课程教学内容实施

高职《数控机床故障诊断与维护》课程,对培养数控机床维修人才起着至关重要的作用。但是,目前《数控机床故障诊断与维护》课程的教学内容与教学方法,不能更好地适应数控机床维修人才培养的要求。本文根据企业数控机床维修岗位对人才职业能力的要求,将企业数控机床维修岗位的典型工作任务与学情相结合,设计教学中可实施的学习型教学任务,将学习型教学任务作为教学项目,以项目开展教学,有效提高了学生学习的积极性和维修操作的职业能力,为实践性较强的高职课程改革提供了思路。

关于数控机床故障诊断与维护保养的思考

近年来,随着科技的不断发展,我国各机械制造行业纷纷采用数控机床,它们在生产中发挥出了强大的技术优势。如果数控机床出现了故障,轻则影响机床的使用,重则影响企业的兴衰。所以,加强数控机床使用管理已是一个必须解决的重要问题。

数控机床故障诊断与维护分析

数控机床故障诊断与维护是数控机床使用过程中重要组成部分,也是目前制约数控机床发挥作用的重要因素。在阐述数控机床故障分布规律的基础上,分析了数控机床常见的故障模式,剖析了系统故障诊断内容及方法,并提出了提出了相应的维护措施,对于开展数控机床故障诊断与维护的研究具有重要意义。

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。