基于CBR的数控机床故障诊断学习系统

将CBR引入到数控机床故障诊断学习系统中,提出了基于CBR的数控机床故障诊断学习系统的架构,研究了实现该系统的若干关键技术。该系统能有效缩短故障诊断时间,提高检修质量,对学校企业提高数控机床故障诊断与维修培训水平有着较好的推动作用,拓展了CBR的应用领域。

案例推理在数控机床故障诊断学习系统中的应用

针对数控机床故障诊断的复杂性,提出了基于CBR数控机床故障诊断学习系统的架构,研究了实现该系统的若干关键技术,使用结果表明该系统能有效缩短故障诊断时间,提高检修质量。

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。

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。

数控机床电气系统故障诊断与排除方法研究

数控机床常见的电气系统故障涉及机床电气控制电路、数控系统参数设定及PMC程序三个方面。为了快速确定故障点并采取合理的方法排除机床故障,以FANUC系统数控机床为研究对象,基于故障发生的机理和维修实践经验,从机床电气控制电路、常见系统报警和PMC程序三个方面研究了故障排除方法。通过分析,依据故障类型采用相应的故障排除方法,有利于提高数控机床维修效率。

数控机床电气系统故障的分析与排除

详细分析了数控机床电气系统中常见故障的类型和排除方法,结合实际维修案例,探讨了电源系统、变频器、线路连接及传感器等关键部件的故障表现、诊断过程和修复技术。通过对轧辊加工机床的Z轴伺服电动机、加工中心的主轴变频器、数控铣床的刀库系统以及机床回零传感器故障的实际案例分析,总结了有效的故障排查和维修策略。结果表明,准确的故障诊断与科学的维修方法能够显著提高数控机床的运行稳定性和工作效率,对提高数控机床的可靠性和延长设备使用寿命具有重要的指导意义。

基于机器学习的分布式的故障诊断系统研究

目前,分布式存储系统的应用已经越来越广泛,规模和复杂性不断增加,导致故障发生的平均概率较高,其运维的难度和复杂度也大大提高。因此,如何对分布式系统进行高效、准确的运维,成为保障信息系统高效、可靠运行的关键问题。该文就故障诊断问题,通过对系统发生故障时的KPI指标数据的预处理和特征提取,使用XGBoost算法对故障进行诊断,实现故障的智能分类,帮助人们判断该故障属于什么故障问题。

基于GoogLeNet与迁移学习的质子交换膜燃料电池集成系统故障诊断

为准确判别质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统在动态阶跃工作电流下的故障类型,该文建立了PEMFC集成系统模型,提出一种基于GoogLeNet卷积神经网络与迁移学习的PEMFC故障诊断方法。首先,根据燃料电池运行过程的电化学反应机理与经验公式建了PEMFC集成系统模型,辅机系统包括冷却系统、空气供给系统和供氢系统。然后,搭建燃料电池测试台架,利用实验数据验证搭建的PEMFC集成系统模型,并改变模型部件参数产生特征故障图像数据集。最后,采用迁移学习将预训练模型中的权重迁移到GoogLeNet模型中,以提高分类模型的收敛速度和泛化能力。2000组故障样本诊断结果表明,PEMFC集成系统在正常、冷却系统故障、氢气饥饿、空气饥饿和水淹故障共5种运行状态下的诊断精确率分别为99.30%、100%、99.10%、100%和99.10%,综合诊断准确率达99.50%,结果证明所提方法具有较高的分类精度和鲁棒性。

基于本体和CBR的数控机床故障诊断教学系统框架研究

在分析CBR和本体的特点的基础上,设计融合CBR和本体的数控机床故障诊断学习系统的架构,阐述其工作过程,重点研究数控机床故障诊断领域本体知识构建、基于领域本体的案例相似性检索匹配方法,给出数控机床故障诊断学习系统的实现方案并开发了此系统,实现了案例的检索和重用,为教师、学生及维修保障人员提供经验获取和学习利用的手段。

复合数控机床液压故障诊断专家系统优化设计

复合数控机床液压系统是重要的动力传输以及控制的关键系统,其发生液压故障具有多样性,针对复合数控机床的液压故障诊断复杂问题,在复合数控机床液压系统结构基础上,构建了双主从式故障诊断拓扑结构,设计基于液压故障特征的故障诊断专家系统,在构建的复合数控机床液压系统故障诊断实验环境中进行了大量的故障模拟实验,来验证该优化设计方法的可靠性。实验结果表明,采用的优化设计方案能够快速的提升复合数控机床液压系统故障诊断效率和准确性。

基于机器学习的风电机组机械传动系统故障诊断研究

为准确诊断风电机组机械传动系统故障,提出一种基于机器学习的风电机组机械传动系统故障诊断方法。通过经验模态分解(EMD)方法分解风电机组机械传动系统振动信号,获取不同频率下的固有模态函数(IMF),经过对比分析获取可以描述故障特征频率的IMF分量,经过重构得到故障信号,使用自相关分析法去除故障信号中的噪声。通过机器学习中的Lasso正则化自编码神经网络提取风电机组机械传动系统故障特征,采用改进的粒子群算法对最小二乘支持向量机优化处理,构建分类器,将提取到的样本输入到分类器中,完成风电机组机械传动系统故障诊断。经实验测试证明,所提方法能够高效率、高精度地完成故障诊断处理。

基于深度学习的电力系统故障诊断与定位方法研究

电力系统的运行稳定性对国民经济建设有着重要意义。随着社会经济的持续发展,各行业生产对电力资源的需求越来越大,及时解决电力系统故障问题,保护电力系统稳定性已经成为电力企业发展中亟需解决的问题。及时发现并定位电力系统故障问题,有利于工作人员及时解决电力系统安全有隐患,保证输配电供电稳定性,打造高质量配电环境。随着智能化技术的不断升级,传统的人为检修方式逐渐被淘汰,深度学习作为人工智能领域的关键技术,将其应用在电力系统故障诊断和定位工作中,对快速定位并诊断电力协同故障、缺陷、隐患有着重要意义。基于此,提出了基于深度学习的电力系统故障诊断与定位方式,通过深度学习模拟人工对电力系统的故障定位与诊断方式,提高电力系统故障处理的效率,为持续推动智能电网建设提供参考。

基于数控机床液压系统故障诊断与处理措施研究

液压系统是数控机床的关键部分,如果出现问题,势必会危及数控机床的正常运行,甚至产生安全问题。根据数控机床液压控制系统的运行状况,对液压控制系统常发生问题进行深入分析十分必要。有效的故障处理方法,做好数控机床液压控制系统日常维护,是数控机床实现安全、平稳工作的基石。本文通过对数控机床液压系统故障数据分析,探讨其处理方法,并提出了数控机床及液压控制系统保养技术。

基于深度学习的工业电气自动化系统故障诊断技术研究

本研究针对工业电气自动化系统中的故障诊断问题,提出了一种基于深度学习的智能诊断技术。通过构建融合1D卷积神经网络(CNN)、镶嵌网络和全连接网络(DNN)的诊断框架,实现了对工业过程控制中传感器偏移、信号漂移、阀门卡阻等故障的高精度识别。实验结果表明,所提方法在独立测试集上的平均精度达到92.3%,异常检测F1得为分为87%,显著优于传统的LSTM模型。该研究为提高自动化系统的可靠性和智能化水平提供了有效途径。

数控机床电气控制系统故障诊断与维护分析

随着我国制造业水平不断提高,机械加工行业也得到迅猛发展,作为主要生产工具之一的数控机床更是得到广泛应用。然而由于其结构复杂、维修难度大等特点,一旦发生故障将会严重影响企业正常生产经营活动,甚至会造成人员伤亡事故。因此对数控机床进行有效的故障诊断和维护显得尤为重要。本文以数控机床为研究对象,通过查阅相关文献资料以及实际调研,深入探讨了数控机床电气控制系统常见故障及产生原因,并提出相应的解决方法。通过对电气控制系统中各个部件的作用和功能进行详细讲解,使读者能够更好地理解整个电气控制系统的运行过程及各部分之间的关系,以同类型机床设备提供参考依据。

数控机床电气控制系统故障的诊断与维护

主要进行数控机床电气控制系统故障诊断的分析,提出故障诊断的直观诊断法、自行诊断和参数诊断法、仪器检查,诊断和置换诊断法、转移诊断法等,同时,提出了能够保障系统维护效果的措施,以此进一步提升数控机床电气控制系统的故障诊断和维护水平,为系统的良好运行夯实基础。

浅析基于机器学习的变电站继电保护系统故障诊断与预测

在智能电网建设趋势下,变电站能够可靠运行受到继电保护系统故障处理的直接影响。传统故障诊断方法应用效果欠佳,影响变电站运行效益创造。得益于机器学习技术融合应用,可促进继电保护系统故障的精准诊断,并通过科学预测来降低故障发生概率。本文从机器学习应用优势分析入手,并阐明基于机器学习的继电保护系统故障诊断与预测方法。