基于神经网络的多传感器数控机床故障诊断系统研究

本文主要探讨了基于神经网络的信息融合技术在数控机床故障诊断中的应用。数控机床作为工业生产的关键设备，因其高效性和精确性备受重视，但也面临着复杂多样的故障问题。由于机床故障可能由多种因素引发，且不同故障表现形式多样，传统的单传感器诊断往往难以全面准确地定位问题。 信息融合技术在此背景下显得至关重要。它通过整合来自多个传感器的数据，克服了单传感器数据的局限性，能够综合考虑不同传感器提供的信息，降低信息的不确定性，提升诊断的可靠性。这种技术起源于20世纪70年代的军事领域，最初用于目标识别、跟踪和状态评估等领域，后来逐渐扩展到工业自动化，特别是在故障诊断中。 本文构建了一个基于多传感器信息融合的数控机床二级故障诊断系统，分为两个阶段：一级融合采用自适应加权算法，二级融合则依赖于D-S证据理论。自适应加权算法根据传感器的实时性能调整权重，确保数据融合的准确性。在一级融合前，对传感器数据进行了一致性检测，确保在异常情况下不会影响诊断结果。 具体来说，当多个同类传感器对同一目标进行测量时，通过比较它们的测量值，如[pic]和[pic]，可以检测出数据的一致性。如果发现不一致，可能会触发进一步的校准或排除故障的传感器。二级融合则是在一级融合的基础上，利用D-S证据理论来综合分析各传感器的数据，形成更为可靠的诊断结论。 通过使用MATLAB软件对实际的数控机床测量数据进行分析计算，该研究旨在提高故障诊断的精度和效率，为维护和优化数控机床提供科学依据。整个系统的设计与实施，不仅展示了神经网络在信息融合中的强大潜力，也表明了在复杂工业环境中，智能数据融合技术对于提高设备健康管理和维护的重要性。