基于Web的数控机床与离心压缩机故障诊断模糊神经网络研究

"基于WEB的数控机床故障诊断与预报研究" 本文主要探讨了基于Web技术的数控机床故障诊断与预报方法。在数控机床的运行过程中，可能出现各种故障，如转子失稳、推力轴承失效、油膜振荡、喘振工况以及动静件之间的摩擦等问题，这些都需要精确的诊断以便及时维护。研究中，建立了一个基于Web的数控机床故障诊断系统，该系统具有清晰的体系结构，包括网络架构和信号分析与处理模块。 系统结构方面，采用了Web技术构建，使得远程诊断成为可能，用户可以通过网络接口获取和发送故障信息。在信号分析与处理模块中，利用高采样率（1100Hz）的传感器捕获机床运行数据，例如离心压缩机转轴的频率（65Hz）。接着，采用小波包分解技术对测试信号进行频谱分析，通过选取特定的频段（如频带宽度的1/3、1/2、1、2、3、5倍频附近）来提取特征频率，这些特征反映了不同类型的故障模式。 进一步，文章介绍了模糊神经网络作为故障识别工具。特征向量T由选定频段的能量值组成，如[T0, T1, ..., T10]，用于输入模糊神经网络。通过训练样本（如样本1、4、6、8、9、10），网络被训练识别五种不同的故障模式：正常状态、转子失稳、推力轴承失效、油膜振荡、喘振工况和动静件摩擦。识别结果显示，该模糊神经网络能准确地将各种故障分类，验证了方法的有效性。 参考文献提到了其他研究，如基于RBF网络的旋转机械故障诊断、小波包神经网络在轴承故障识别中的应用以及基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型，这些都表明了神经网络和信号处理技术在故障诊断领域的广泛应用。 作者狄婧，女，助理实验师，专注于计算机应用及软件工程，而本文的研究工作也体现了这一领域与机械故障诊断的交叉应用。文章最后给出了一个离心压缩机的故障识别结果表，展示了故障类型的识别情况，进一步证明了所提出方法的准确性。 总结起来，本文的研究为基于Web的数控机床故障诊断提供了一种有效的方法，结合小波包分析和模糊神经网络技术，能够准确预测和识别多种故障状态，对于提高数控机床的运行稳定性和降低维修成本具有重要意义。