基于本体与案例融合的数控机床故障诊断方法

本文主要探讨了一种针对数控机床故障诊断方法的创新策略，由李文俐、胡林桥和张小茜三位作者共同提出，背景是当前数控机床故障诊断过程中理论知识、实际案例和人员经验难以有效整合的问题。他们提出了一种融合了基于本体的故障诊断（Ontology-Based Fault Diagnosis，简称OBFD）、基于案例推理的故障诊断（Case-Based Reasoning，简称CBR）以及人工诊断（Manual Diagnosis，简称MD）的综合诊断方法，称为CNCM（CNC Machine Tool Fault Diagnosis Method）。 CNCM的诊断原理首先被阐述，强调了这种方法旨在通过集成不同来源的知识，提高诊断的效率和准确性。在诊断过程中，CNCM采用了基于流程的方法，这意味着诊断流程被结构化，以便于系统地分析和处理故障。关键的技术研究包括构建知识库和案例库，这些数据库包含了丰富的故障信息、理论模型和实践经验，为诊断提供支持。 异构知识的协同运行机制也是CNCM的核心，它确保了不同类型的故障信息能够被系统有效地理解和利用，克服了单一知识源的局限性。这种方法允许系统动态地检索和结合历史案例，从而在遇到新的故障时提供有效的解决方案。 为了验证CNCM的实用性，作者将其应用到国内某机床厂的滚齿机故障诊断中，结果显示，该方法能够准确地定位故障，并快速给出故障解决方案。这表明CNCM不仅理论上可行，而且在实际工业环境中也展现出显著的优势。 关键词方面，"本体"体现了知识表示和组织的统一框架，"CBR"代表了从已解决的类似问题中学习和迁移的能力，而"人工诊断"则强调了人工经验和专业知识的重要性。"数控机床"和"故障诊断"则是本文讨论的核心焦点。 本文贡献了一种创新的故障诊断策略，它不仅整合了多种诊断方法，还强调了知识的协同运用和实际问题解决能力，对于提升数控机床故障诊断的效率和效果具有重要的实践意义。