基于故障树的数控机床故障诊断系统研究

基于故障树的数控机床故障诊断系统研究

论文摘要

由于各类不同学科新技术的相互渗透,传统的机械工程各领域的边界变得模糊起来,智能技术、传感技术、信息技术与机械的结合,产生了集机、电、液于一身的数控机床,随着它的应用领域日益扩展、功能也因现代用户的要求而越来越齐全和强大。当数控机床故障发生后,如何迅速诊断出故障原因并解决问题使其恢复正常,是提高数控机床使用效率的迫切需要。但是,我国现有数控机床上的数控系统品种极其繁多,既有国产的各档数控系统,也有来自世界各国的系统:如FANUC 0-TC、0-TD系统,西门子810、820、880系统,三菱系统,华中数控等等。各型系统复杂程度参差不齐,功能各异,结构样式也不谋多样。在维修过程中,对于这样复杂、综合的系统,故障的诊断是否遵循一定的规律和方法,如何在诸多故障现象当中有效捕捉到症结所在,是本文所研究的。在比较国内外数控机床故障诊断方法优缺点的基础上,通过对数控机床一故障实例分析,应用故障树模块分析算法,对Fanuc0i型数控车床的工作原理、故障现象进行定量分析获得了顶事件失效概率、底事件结构重要度、概率重要度;采用基于面向对象方法和专家知识的智能诊断方法,用Fussed法求解最小割集,把大型复杂故障树,分解为相对独立的多个子树;从而将领域专家的经验知识转化为诊断系统的专家知识,对数控机床典型故障建立故障树,通过其最小割集进行故障定性分析,确定了系统的推理方法。对数控机床故障诊断专家系统做需求分析,包括功能分析和非功能分析,并对各个功能模块做出活动流程图;最后做出管道类型拓扑结构的总体设计,并将故障树分析法应用于故障诊断专家系统分析推理机制中。文中论述了系统开发的数据管理模式,包括数据存储形式、数据库的连接、对数据库进行添加删除等管理操作、相关工具和面向对象程序设计;最后,介绍了专家系统诊断推理的实现。数控机床故障诊断专家系统由知识库、推理机、数据库、人机接口、解释机制等部分组成。采用产生式规则和面向对象相结合的知识表示法。根据用户输入的初始信息,利用知识库中的知识,推理出合理的诊断结果。最后,对专家系统进行了实际验证,证明了诊断方法的正确性和可行性,表明所研制的数控机床故障诊断方法具有很大的实用性和推广应用价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 引言
  • 1 课题的提出
  • 2 数控机床故障诊断专家系统研究的意义
  • 3 论文研究工作
  • 第二章 数控机床故障诊断相关技术介绍
  • 2.1 数控机床结构组成及基本工作原理
  • 2.1.1 数控机床的结构组成
  • 2.1.2 数控机床的控制方式
  • 2.1.3 数控机床的基本工作原理
  • 2.2 现代故障诊断技术概述
  • 2.2.1 故障诊断主要内容
  • 2.2.2 故障诊断主要方法
  • 2.2.3 数控机床故障诊断常用的方法
  • 2.2.4 数控机床故障诊断技术发展趋势
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 数控机床故障诊断专家系统总体设计
  • 3.1 故障诊断专家系统概述
  • 3.1.1 专家系统概述
  • 3.1.2 专家系统的分类和组成
  • 3.1.3 专家系统的开发评价和发展
  • 3.1.4 专家系统在数控机床故障诊断中的应用
  • 3.2 CNC 机床故障诊断专家系统需求分析
  • 3.2.1 系统需要解决的问题描述和定义
  • 3.2.2 系统的功能需求与非功能需求
  • 3.2.3 CNC 机床故障诊断专家系统功能模型
  • 3.3 CNC 机床故障诊断专家系统的系统设计
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 故障树分析法在故障分析推理中的应用
  • 4.1 故障树分析法的基本理论
  • 4.1.1 故障树分析法的基本理论
  • 4.1.2 故障树基本符号及意义
  • 4.2 故障树的定性分析
  • 4.2.1 故障树最小割集
  • 4.2.2 故障树最小路集
  • 4.2.3 最小割集的求法
  • 4.3 故障树的定量分析
  • 4.3.1 故障树的失效概率计算
  • 4.3.2 故障树的事件重要度计算
  • 4.4 故障树的模块分解算法
  • 4.4.1 故障树的深度优先最左遍历
  • 4.4.2 故障树的模块分解算法
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 CNC 机床故障诊断专家系统的实现
  • 5.1 面向对象的程序设计
  • 5.2 系统数据存储管理模式
  • 5.2.1 故障树数据存储
  • 5.2.2 Visual C++6.0 中ADO 连接数据库
  • 5.2.3 知识库事件管理
  • 5.3 CNC 机床故障诊断推理的实现
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 本文内容
  • 6.2 本文存在的问题
  • 6.3 前景展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士期间所发表的论文及研究
  • 致谢
  • 个人简介
  • 相关论文文献

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