数控机床主轴伺服系统故障诊断研究

发布时间：2017-06-05 14:00

  本文关键词：数控机床主轴伺服系统故障诊断研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 故障诊断是一门综合性技术,它涉及现代控制理论、信号处理与模式识别、计算机科学、人工智能、电子技术、统计数学等学科。微电子技术和计算机技术日新月异的发展使得现代制造系统日趋复杂,这就对制造业中的重要加工设备—数控机床故障诊断的要求也越来越高,而数控机床主轴伺服系统是数控机床重要的组成部分,所以研究数控机床主轴伺服系统故障诊断有着重要的意义。 本文将模糊逻辑与人工神经网络有机结合,产生一种新的神经网络结构：模糊神经网络。模糊神经网络结合了模糊逻辑与人工神经网络各自的优点,既可以模仿人类的逻辑思维,又可以模仿人类大脑神经元功能；既可描述具有模糊概念问题,又具有很强的学习能力。模糊神经网络应用于数控机床主轴伺服系统故障诊断有着明显的优势。 本文对数控机床主轴伺服系统进行故障分析,并选取了7对有代表性的故障现象、故障原因,归纳总结出28对故障样本集。采用基于最小二乘算法的改进BP神经网络对上述样本集进行训练,利用MATLAB进行实例仿真,结果表明,改进后的BP网络对数控机床伺服系统故障诊断是有效的。 本文利用MATLAB GUI开发了基于模糊神经网络故障诊断专家系统,该系统结合了模糊神经网络和专家系统的优势,不仅使知识库大大缩减,而且推理速度快,并具有较强的容错性。该系统具备友好的人机界面,且具有良好的交互性。 论文最后探讨了对智能故障诊断系统进一步的工作,并作了展望。
【关键词】：故障诊断 数控机床主轴伺服系统 模糊逻辑 人工神经网络 专家系统
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TG659;TH165.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1. 绪论7-17
• 1.1 故障诊断的意义7-12
• 1.1.1 故障诊断技术的发展历程8-10
• 1.1.2 故障诊断技术研究内容与研究方法10-12
• 1.2 智能故障诊断技术概述12-15
• 1.2.1 智能故障诊断系统发展的现状12-13
• 1.2.2 现有的智能故障诊断系统存在的问题13-14
• 1.2.3 智能故障诊断技术的发展趋势14-15
• 1.3 课题研究的主要内容及论文的组织结构15-17
• 1.3.1 课题研究的主要内容15
• 1.3.2 论文的组织结构15-17
• 2. 数控机床伺服系统故障诊断17-27
• 2.1 数控机床故障诊断概述17-21
• 2.1.1 数控机床故障诊断基本类型17-18
• 2.1.2 数控机床故障诊断的方法18-21
• 2.2 数控机床伺服系统的概念、工作原理及组成21-23
• 2.2.1 伺服系统的概念21
• 2.2.2 伺服系统的工作原理21-22
• 2.2.3 伺服系统的组成22-23
• 2.3 主轴伺服系统的故障诊断23-27
• 2.3.1 主轴伺服系统的故障分析23-24
• 2.3.2 主轴伺服系统的故障模型的建立24-27
• 3. BP神经网络在主轴伺服系统故障诊断中的应用27-38
• 3.1 BP神经网络概述27-30
• 3.1.1 BP神经网络的结构27-29
• 3.1.2 数控机床主轴伺服系统故障样本集的确定29-30
• 3.2 BP算法30-35
• 3.2.1 BP神经网络的算法简介30-33
• 3.2.2 BP算法的改进33-34
• 3.2.3 Levenberg-Marquardt算法34-35
• 3.3 故障样本的训练及仿真35-38
• 4. 基于模糊神经网络的主轴伺服系统故障诊断38-48
• 4.1 模糊理论与人工神经网络的相互融合38-41
• 4.1.1 模糊神经网络概述38
• 4.1.2 模糊神经网络的结合及应用38-41
• 4.1.3 模糊神经网络的结构41
• 4.2 数控机床主轴伺服系统模糊神经网络的构建及其故障诊断41-48
• 4.2.1 参数模糊化—隶属函数的确定41-43
• 4.2.2 模糊神经网络的训练及仿真43-45
• 4.2.3 诊断实例45-48
• 5. 模糊神经网络故障诊断专家系统的实现48-61
• 5.1 专家系统概述48-50
• 5.1.1 专家系统的结构48-49
• 5.1.2 专家系统的类型及特点49-50
• 5.2 模糊神经网络专家系统50-52
• 5.2.1 模糊神经网络与专家系统结合的可行性分析50-51
• 5.2.2 模糊神经网络与专家系统结合的途径51-52
• 5.3 模糊神经网络故障诊断专家系统结构52-53
• 5.4 基于MATLAB GUI智能故障诊断系统的实现53-61
• 5.4.1 MATLAB GUI简介53-55
• 5.4.2 数控主轴伺服系统故障诊断人机界面设计55-61
• 6. 结论与展望61-63
• 6.1 结论61
• 6.2 进一步的工作展望61-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-66

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 杜晋;陆宝春;卫玉芬;张承阳;;基于改进BP神经网络的主轴伺服系统故障诊断研究[J];现代制造工程;2012年10期

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 吴希曦;高档数控机床关键部件故障智能诊断技术研究[D];西南交通大学;2011年

2 刘铁军;汽车传动系冲击耐久性试验台控制与故障诊断系统的研究[D];长春工业大学;2011年

3 张玉玲;数控铣床伺服系统故障诊断与预报的研究[D];长春工业大学;2012年

4 郭鑫;卧式加工中心数控系统设计及实现[D];哈尔滨工程大学;2012年

5 敖雪;混合动力汽车电驱动系统的故障诊断研究[D];哈尔滨理工大学;2012年

  本文关键词：数控机床主轴伺服系统故障诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：423856