数控机床故障时间的灰色神经网络复合预测

为了提高数控机床的可靠性,需要对其工作故障时间进行预测.基于等维新息观点,分别用灰色系统多次残差修正模型和神经网络等2种单一预测方法和等维新息递补神经网络组合预测方法对机床故障观测数据进行了预测,结果显示复合预测误差小于单一预测误差,模型有较高的预测精度.     

基于随机时间序列的数控机床伺服系统故障频率预测

数控机床作为装备制造业的工业母机,拥有十分精密的结构。机床的各个部位都可能出现不定期的故障,此时所体现的随机性的变化特点,就是使用随机时间序列法对数控机床故障频率预测的理论依据。数控机床伺服系统的性能决定了数控机床的速度和精度等技术指标,因此,研究数控机床伺服系统故障频率的发展趋势十分重要。本文通过随机时间序列法建立某型国产数控机床伺服系统的故障频率预测模型,并对其进行预测,以保证故障频率预测值的准确度。为后续的使用和设计提供度量,也可以作为今后改进设计的依据。     

数控机床可用度建模与仿真

首先对数控机床运行的动态变化过程进行深入分析,建立了可靠性随机Petri网模型;其次利用故障总时间法得到各故障时刻和各子系统对应状态,在此基础上进行蒙特卡洛仿真,建立了数控机床和独立子系统的动态可用性模型。文中以7台数控车床的261条故障数据为例进行分析,确定数控车床及各子系统可用度随时间的变化趋势,分析结果为合理制定数控车床的维修策略以及设备可用性状况预测提供依据。     

电网故障序列预测

对电网中发生故障后可能产生的故障序列进行了预测,首先通过支路过负荷、支路故障率、支路关联度3个角度选择出最有可能发生故障的初始故障线路集,继而考虑过负荷、保护隐性故障以及元件固有的故障率3种情况的综合影响,采用广义的灰色关联分析,对后续可能发生的故障序列进行了预测。最后,利用IEEE-79节点系统对本方法进行验证。     

基于知识图谱的数控机床故障问答系统研究

当前数控机床故障方面的查询机制尚不完善,机床工人在查找故障原因所在时往往需要花费较多的时间.为改善现状,从内蒙古某机械厂的数控机床故障数据中抽取其三元组,构建数控机床故障知识图谱,在此基础上开发知识图谱问答系统.构建数控机床故障知识图谱问答一般会包括4个步骤：数控机床故障问句实体识别;数控机床故障属性映射;数控机床故障实体链接;答案返回.设计ALBERT+Attention+BiLSTM+CRF模型识别问句中的数控机床故障实体;然后在所创的数控机床故障知识图谱中找到对应实体的三元组进行返回;通过训练属性映射模型,选择得分较高的几个三元组作为预选答案,最后通过实体链接重排序返回答案.在内蒙古某机械厂数控机床故障知识图谱数据集上分析并验证了所提方法的有效性.     

数控机床维护及故障分析软件的研究与开发

为了减少数控机床的故障停机时间,提高数控机床的维护水平,自行研制和开发了“数控机床维护及故障分析软件”。该软件采用面向对象的设计方法,建立了生动、活泼、友好的人机界面,实现了文件管理、故障查询,并提供解决方案的技术支持,故障库和知识库的知识的获取,规则库的生成,数控机床日常维护知识、工厂的设备管理、现场的设备维修管理、数控机床电器故障模式和维修时间统计等主要功能。其良好的开放性为进一步的开发利用提供了基础。     

随机截尾数控机床故障过程

首先应用故障总时间法对某型号数控机床在一年中的25个随机截尾故障数据进行预处理,然后采用图示和统计两种方法对故障数据进行趋势检验,最后通过参数估计和线性相关检验确定了数控机床故障过程符合威布尔过程。研究结果为数控机床的可靠性分析和评价提供了理论依据。     

基于神经网络辨识的灰色预测在精馏塔中的应用

石油化工生产中常用精馏塔的控制是一种滞后时间长、滞后常数不定的典型不确定滞后对象。这种对象控制困难,系统精度要求高,要对其进行有效控制就必须高精度预测它的输出,因为对象的不确定滞后特性,对其进行精确的输出预测始终是一个难题。针对精馏塔输出预测上的困难,提出利用神经网络首先辨识系统的滞后时间,之后在此基础上采用AR(p)(自回归)模型拟合残差的改进型灰色预测方法预测输出,基本灰色预测模型采用变步长单步灰色预测。将上述方法应用在精馏塔模型输出预测中,仿真结果表明改进后的预测方法对具有滞后、时变的系统有良好的预测效果,而且对系统参数突变、漂移等非失效型故障有一定的鲁棒性、容错性,比其他灰色预测方法更具优越性。     

基于灰色新预测模式的变压器故障预测

从初始条件选择、背景值改造等方面对原有灰色模型进行了改进,并建立了新的改进非等间隔灰色预测模型,最后应用模型群优选预测法获得较好的结果。通过实例验证表明模型与一般的非等间隔灰色模型相比具有更高的预测精度。提出基于此新方法还可以建立变压器故障预测系统,客户可以通过本系统来预测短期的未来变压器各类特征量及可能存在的故障类型。     

苏州地面沉降灰色系统预测模型

应用灰色系统理论,针对苏州市发生地面沉降的一组时间序列预测数据,建立了灰色预报先ＧＭ（１,１）模型,预测了苏州市近期地面沉降量。计算结果表明,预测模型计算结果与实测值拟合较好。     

基于时间相关的数控机床系统组件更换时间

为了制定合理的设备维修策略,准确估计备件库存数量,提出了一种基于时间相关的数控机床系统组件更换时间分析方法。以数控机床系统组件为研究对象,首先对组件故障数据进行平稳性和趋势检验,其次考虑组件间故障时间的相关性,应用Johnson法对系统组件故障时间的次序进行修正,经参数估计和假设检验建立数控机床组件的故障过程模型。然后假设各试验机床组件故障率服从正态分布,将拟合得到的正态分布置信区间下限值作为更换失效率指标,进而计算出设备的更换时间及一定时间下该组件的备件数量。最后,通过实际算例证明了该方法的有效性和实用性。     

数控机床电气系统故障诊断与排除方法研究

数控机床常见的电气系统故障涉及机床电气控制电路、数控系统参数设定及PMC程序三个方面。为了快速确定故障点并采取合理的方法排除机床故障,以FANUC系统数控机床为研究对象,基于故障发生的机理和维修实践经验,从机床电气控制电路、常见系统报警和PMC程序三个方面研究了故障排除方法。通过分析,依据故障类型采用相应的故障排除方法,有利于提高数控机床维修效率。     

煤矿井下涌水量灰色灾变预测

利用灰色灾变理论,对韩王矿历年矿井涌水量资料进行了分析、整理．建立了煤矿井下涌水量灰色灾变时间预测模型,并对矿井灾害涌水量发生时间进行了预测．预测精度较高,结果符合实际要求,为煤矿井下水害防治提供了一种有效的方法．     

煤矿井下涌水量灰色灾变预测

利用灰色灾变理论,对韩王矿历年矿井涌水量资料进行了分析、整理.建立了煤矿井下涌水量灰色灾变时间预测模型,并对矿井灾害涌水量发生时间进行了预测.预测精度较高,结果符合实际要求,为煤矿井下水害防治提供了一种有效的方法.     

采面顶板事故发生日期的灰色灾变预测

矿井顶板事故的发生受多种因素影响,其发生时间虽是随机的,但却具有一定的统计规律．将矿井开采过程中的顶板事故视为灰色系统,应用灰色系统灾变预测理论研制开发了以新陈代谢模型为核心的顶板事故预测预防计算机软件．该软件能够预测下次顶板事故发生的日期等,使其能提前采取相应的预防措施,保障煤矿安全生产．     

基于优化的灰色GM模型的滑坡预测

滑坡发生的时间预报是目前滑坡预报的关键方向之一,而滑坡预测模型的建立是滑坡时间预测的核心．由于滑坡的模糊性和灰色不确定性特点,采用灰色预测模型适用有效．本文在灰色系统理论的基础上,研究了灰色GM（1,1）的建模和精度检验过程,根据残差对模型进行了高阶优化．同时结合工程实例,选择了有效合理的监测数据,进行了滑坡临滑预报模型的研究,并将传统GM模型与优化GM模型的精度进行了对比,结果显示优化的GM模型预测精度大大提高．在灰色优化的GM（1,1）模型研究基础上,对临滑时间进行了预报,结果显示预测时间较早,可以起到提前预报作用．根据预测模型分析,提出了一些有益结论,供今后滑坡预报工作的参考．     

采面顶板事故发生日期的灰色灾变预测

矿井顶板事故的发生受多种因素影响,其发生时间虽是随机的,但却具有一定的统计规律.将矿井开采过程中的顶板事故视为灰色系统,应用灰色系统灾变预测理论研制开发了以新陈代谢模型为核心的顶板事故预测预防计算机软件.该软件能够预测下次顶板事故发生的日期等,使其能提前采取相应的预防措施,保障煤矿安全生产.     

数控机床的故障树分析

简要介绍了故障树分析法及其特点,以数控机床进给驱动系统为例建立了故障树,并进一步分析了故障诊断最优搜索方案的求解算法。说明用故障分析法预测和诊断故障,在数控机床的运行和维修中能收到较好的效果。     

基于鱼群优化预测模型的变压器可靠性预测研究

介绍了变压器故障和油中溶解气体的关系及三比值法。分析了鱼群优化算法的原理以及模型的误差检验,针对传统灰色GH（1,1）预测模型中背景值构造的问题,采用鱼群算法对模型参数进行优化。应用Matlab进行编程,通过实例分析将鱼群优化灰色预测模型与三比值方法相结合对变压器的未来故障做了预测,得出了与实际较吻合的预测结果,验证了鱼群优化灰色预测模型的有效性。     

数控机床液压系统的故障诊断分析

液压传动装置结构紧凑、动作平稳等特点,在数控机床方面进行了使用.本文对数控机床液压系统发生故障的原因和常见类型进行描述,并进一步指出相关注意事项,其目的就是使数控机床液压系统运行效率得到提升.