基于神经网络与案例推理的机床主轴伺服系统故障诊断研究

本论文深入探讨了"人工智能-基于神经网络和案例推理的机床主轴伺服系统故障诊断"这一主题，针对的是在现代机械产品加工行业中广泛应用的数控机床。数控机床因其复杂性和精密性，结合了计算机技术、人工智能、传感器技术和信息处理等多种先进技术，对传统故障诊断技术提出了新的挑战。论文首先回顾了国内外故障诊断技术的现状和研究方法，对比分析了各种技术的优点和局限性，重点聚焦于数控机床尤其是主轴伺服系统的故障诊断。 作者陈磊，专业为计算机应用技术，在硕士研究生阶段，针对数控机床主轴伺服系统的故障诊断问题，采用了BP神经网络作为核心诊断工具。BP神经网络被介绍并构建了一个三层结构，通过试凑法优化，同时提出了一种结合PSO（粒子群优化）和RS（粗糙集）属性约减的改进方法，增强了神经网络的性能。神经网络的训练样本库建立在对故障现象和原因的深入理解之上，模糊逻辑的引入使得故障参数能够以更灵活的方式表示，从而提高了诊断的精度。 此外，论文还探讨了案例推理在故障诊断中的应用，包括案例的表示、案例库构建以及预处理过程中的二维空间映射策略。为解决传统FCM（模糊C均值聚类）算法的不足，作者提出了迭代增强与划分的聚类方法，以及基于粗糙集动态分配属性权值的案例最邻近检索算法。这些改进显著提升了案例检索的效率和分类质量。 论文进一步论证了神经网络与案例推理技术集成的诊断系统在数控机床主轴伺服系统故障诊断中的可行性。作者构建了一个专家系统模型，强调了C++和Matlab混合编程在实现这一系统中的必要性和关键技术。通过实际案例的诊断，证明了集成诊断系统的高准确性和广泛的实际应用价值。 本论文通过深度结合神经网络和案例推理方法，提供了一种创新且实用的数控机床主轴伺服系统故障诊断方案，对于提升生产效率和降低维修成本具有重要意义。