基于Internet的数控机床远程故障诊断系统研究

探讨了建立数控机床远程故障诊断系统的必要性和可行性，提出了实现数控机床故障远程诊断的两种模式和一种远程诊断系统结构，并对该系统的各部分功能和结构等进行了详细分析，最后给出了系统运行界面。     

基于贝叶斯网络的数控机床故障诊断研究

在分析数控机床故障诊断技术发展现状及数控机床故障特点的基础上,以数控车床的工件质量品质因素为对象构建贝叶斯网络,开发了基于贝叶斯网络的故障诊断系统,进行了数控机床故障诊断实验.实验结果表明:基于贝叶斯网络的故障诊断系统能够有效地预测加工中的故障现象.     

基于VB的分布式数控机床远程监控与诊断系统研究

文章在分析了分布式数控机床远程监控与故障诊断系统需求的基础上,详细地介绍了远程监控与诊断系统的模型,以及实现过程中的关键技术,如上位机链接通信,远程通信等.     

数控机床故障诊断与维修几例

由于现代数控系统的可靠性越来越高 ,数控系统本身的故障越来越低 ,而大部分故障的发生则是非系统本身原因引起的。系统外部的故障主要指由于检测开关、液压元件、气动元件、电气执行元件、机械装置等出现问题而引起的。数控设备的外部故障可以分为软故障和外部硬件损坏引起的硬故障。软故障是指由于操作、调整处理不当引起的 ,这类故障多发生在设备使用前期或设备使用人员调整时期。对于数控系统来说 ,另一个易出故障的地方为伺服单元。由于各轴的运动是靠伺服单元控制伺服电机带动滚珠丝杠来实现的。用旋转编码器作速度反馈 ,用光栅尺作位…     

数控机床机械故障诊断

分析了数控机床故障诊断技术研究现状，阐述了数控机床故障诊断的原则、故障识别的方法以及故障的诊断与维修技巧。介绍了数控机床故障诊断技术的应用与发展。     

参数设置在数控机床故障诊断中的应用

介绍数控机床产生参数故障的原因,结合具体实例,分析参数设置在数控机床故障维修中的重要性及其应用,提供数控机床参数故障的维修思路和方法。     

PLC在数控机床故障诊断中的应用

本文介绍了两例数控机床故障,分析了通过PLC进行故障诊断的方法及过程。     

数控机床回参考点的故障分析与排除

本文分析了数控机床返归参考点的回归原理，结合具体数控机床事例，对故障各种形式进行分析、诊断及排除。数控机床回参考点的故障分析是在其确定了回参考点方式下准确诊断出来的，并加以及时排除，从而进一步提高了数控机床的开动率和可靠性。     

数控机床远程故障诊断数据库及其实现

建立数控机床故障诊断系统数据库，使远程技术中心通过网络了解到用户方数控机床的工作状态后，利用ODBC数据库的接口技术调用数据库的内容对数控机床故障进行诊断，提出可行的解决方案。     

基于网络的数控机床故障预警与诊断平台设计与实现

以大型数控曲轴磨床、重型轧辊磨床和用于核电装备制造的重型数控镗铣床等为研究对象,研究了这类装备关键部件信号采集、故障诊断与预警技术,研制了现场监测与故障诊断仪,建立了这类装备的故障诊断知识库,开发了数控机床故障预警与诊断模型和数控机床故障预警与诊断平台,实现了轧辊数控磨床、数控曲轴磨床和重型数控镗铣床等机床的状态显示、故障诊断和性能预报。     

数控系统智能故障诊断系统的研究

针对数控系统的故障特点,提出融合规则和实例推理的专家系统诊断方法.基于QT开发诊断系统,包括知识库管理和诊断推理模块,可根据出现的故障现象、采集的故障信息和人机交互,通过故障诊断,向用户提出诊断结论和建议.与以往数控系统故障诊断方法相比,该方法诊断效率高,能够快速地排除故障,提高数控系统运行的安全性.     

LM算法BP神经网络的数控机床主轴系统故障诊断

针对目前数控机床故障复杂、诊断困难的问题,提出基于人工神经网络的故障诊断方法。在研究传统BP神经网络故障诊断模型基础上,引入改进的BP算法-LM算法,建立机床主轴系统LM-BP神经网络故障诊断模型,对机床主轴系统故障进行分析与诊断,再通过Matlab仿真与传统BP神经网络相对比,仿真结果表明:传统BP神经网络存在较难实现快速、准确的故障定位问题,而BP神经网络LM算法作为故障诊断的核心算法收敛速度快、识别准确。该方案设计合理可行,有较好的应用前景,并给出应用了实例。     

基于免疫神经网络的数控机床故障诊断研究

针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题,提出一种基于人工免疫算法优化BP神经网络(IMBP)的数据机床故障诊断算法。介绍了常见的数控机床故障类型和分类,阐述了人工免疫算法和BP神经网络以及人工免疫优化BP神经网络算法的工作流程。利用免疫算法的全局搜索性能先对神经网络权值和阈值进行全局优化,加快了BP算法训练过程的收敛速度,减少训练过程所需要的时间。通过仿真性能测试分析,结果表明:与BP、GABP和IMBP 3种算法对比,比BP神经网络算法的数控机床故障预测诊断提高了18.3%,比GABP神经网络算法提高了12.05%,提高了数控机床故障诊断精度。     

PLC在数控铣床电气控制中的应用

本文介绍了PLC在数控铣床电气控制以及故障诊断方面的一些应用，PLC应用在数控铣床后，使电气控制系统的硬件电路得到了简化，便于安装调试和维护，提高了电气控制系统的可靠性。     

基于改进PSO优化模糊神经网络的数控机床故障诊断技术研究

数控机床故障具有隐蔽性和复杂性的特点,为了快速准确地识别数控机床发生的故障,结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点,提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的数控机床故障诊断方法。为了改善粒子群算法局部搜索能力,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子群的速度更新公式和惯性权重,以此优化模糊神经网络结构参数,从而建立起改进PSO优化模糊神经网络的数控机床主轴伺服系统故障诊断模型。实验和仿真结果表明:与RBF神经网络、标准PSO优化模糊神经网络相比,改进PSO优化模糊神经网络的故障辨识准确性更高、泛化能力更强。     

远程数控故障诊断系统中语音通信的实现

文章介绍了一种基于Internet利用WIN API（应用程序编程接口）实现数控机床远程故障诊断系统中语音通信的解决方法,并利用C＋＋Builder软件实现了该语音通信部分,取得了较为理想的效果.     

基于FOCAS的数控机床网络化集成系统开发

针对数控系统网络化、智能化发展趋势,研究数控机床网络化集成技术,提出系统构架及主要功能;论述系统开发中连接的建立与释放、伺服轴坐标及宏变量的读取方法,并说明了数控机床以太网功能的配置方法。     

一种数控车床故障诊断方法

通过对数控机床可靠性增长技术的研究，利用MTBF值（平均故障间隔时间：Mean Time Between Failures）对国产数控机床进行故障诊断。根据采集的数控车床故障数据，对其进行了可靠性分析，计算出了可靠性评定指标，建立了故障间隔时间分布模型。对数控车床进行了故障模式、影响及危害度（FMECA）分析，剖析了数控车床的故障发生机理，找出了产品的薄弱环节，提出了部件或子系统的可靠性改进建议。