利用置信规则库的数控机床伺服系统故障诊断

为了诊断数控机床伺服系统故障,针对数控机床伺服系统故障原因和征兆之间存在的复杂非线性关系,提出利用置信规则库(belief rule base,简称BRB)对伺服系统进行故障诊断.该方法能够利用各种类型的信息,建立输入和输出之间的非线性模型,通过优化模型对系统进行故障诊断.为了解决专家给定的初始BRB中参数不精确的问题,结合可以获得的伺服系统发生故障时的信息类型,基于数值观测值的优化学习模型对由专家给定的初始BRB系统中的参数进行训练,对数控铣床伺服系统中工作台的故障进行诊断.实验结果表明,利用该方法训练后的BRB系统能够准确反映系统的行为,可充分利用各种不确定信息,提高故障诊断精度.