基于神经网络的数控机床故障诊断专家系统

基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统的设计随着智能设备的普及和广泛应用，智能设备故障诊断系统的需求也越来越重要。

传统的故障诊断方法，主要是基于人工经验和专业知识，但由于设备结构复杂，标准化程度低，人工诊断准确率低，效率低，成本高，无法满足快速、准确的故障诊断需求。

因此，基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统应运而生。

一、神经网络算法介绍神经网络是一种结构类似人脑的算法，是一种模仿人类神经系统模式的算法。

它可以从数据中学习，并基于数据进行推理、决策。

对于智能设备故障诊断系统来说，神经网络算法可以通过对设备的信号和表现进行学习、分析、预测，并识别设备的故障类型。

二、神经网络的应用在实际应用中，神经网络算法可以应用于多个领域。

例如，在工业领域中，神经网络可以对设备故障进行智能诊断和预测。

在医学领域中，神经网络可以应用于医学图像识别和疾病预测。

在金融领域中，神经网络可以应用于风险评估和市场预测。

在物联网领域中，神经网络可以应用于智能交通、智能家居、智能制造等多个方面。

三、智能设备故障诊断系统的设计针对智能设备故障诊断系统的需求，该系统的设计流程如下：1. 数据采集：通过传感器或其他检测设备采集设备的状态数据，包括工作电压、工作温度、工作时间、运行频率等。

2. 数据预处理：将采集到的原始数据进行预处理、清洗、去噪、降维等操作，以提高数据的质量和减小数据集规模。

3. 特征提取：通过特征提取技术，从预处理的数据中提取出与故障相关的特征，例如时间序列分析、频域分析、小波分析等。

4. 模型建立和训练：利用神经网络算法，进行模型的建立和训练，并对模型进行优化，使得模型的泛化能力和预测准确率更高。

5. 故障诊断和预测：将实时采集到的状态数据输入已训练好的神经网络模型中，进行故障的诊断和预测，并输出故障种类、位置和程度等信息。

6. 诊断反馈和维护：将诊断结果反馈给操作员，并进行故障的修复和维护。

四、智能设备故障诊断系统的优点相比传统的故障诊断方法，基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统有以下优点：1. 自适应性和灵活性较强：由于神经网络算法可以从数据中学习和推理，因此具有自适应性和灵活性，可以适应不同设备和环境的变化。

基于BP神经网络数控机床主轴电气故障诊断摘要：电气控制系统是保证数控机床正常运行的重要组成部分，如果发生故障，会导致数控机床出现各种异常问题，导致企业难以在规定的时间内完成生产目标，企业最终获得的经济收入将不断下降。

因此，必须高度重视电气控制系统的故障诊断和维护。

关键词：BP神经网络；数控机床；电气故障诊断引言随着我国智能制造不断发展，数控机床作为制造的最终端，在生产加工中的作用日益增强。

数控机床机械结构复杂，控制精度极高，若其发生故障，不仅会威胁生产人员的生命安全，还会对加工零件和机床本身造成损坏。

因此，研发人员在设计产品时有以下两方面的目标：首先，要保证数控机床安全稳定运行，尽量降低设备的故障率；其次，有在故障发生后快速判断故障类型的智能方法。

实现智能检测是企业亟需实现一项重大功能，同时也是实现智能制造的重要途径。

当前，常见的智能诊断方法有以下几种：模糊控制、专家系统、人工神经网络、基于向量机、故障树分析法、小波分析、粗集理论等，本文主要使用BP神经网络进行故障诊断。

1电气控制系统故障原因通常，系统发生地环故障状态大致分为以下几项。

(1)黑社会性质组织的应用现状。

当系统没有发出相应的命令时，坐标轴应始终保持不动。

坐标轴位置环发生故障后，在没有收到相应指令的情况下，将会有自运行等状态类别。

这种现象的主要原因是速度和位置环连接不正确，出现异常的连接断路状态同样是故障的原因之一。

(2)系统坐标搜索功能处于异常状态，难以合理实现零点搜索操作。

这种故障状态主要是由复位开关和栅零点标记造成的，如果零点被证明不符合零方向，这将在系统中产生这种故障状态。

(3)位置环故障警报。

出现这种问题的主要原因是对测量组件的损坏，如果系统中的组件损坏，将导致信号失衡，并使第一时间内的连接工作更加困难。

(4)系统出现零件状态，导致产品质量上浮频率较明显，此类问题的发生通常是由机械传动系统和导轨润滑不良造成的。

2BP神经网络人工神经网络简称神经网络，它是一种通过模仿动物神经网络行为从而建立分布式信息并行运算的数学模型。

基于Internet的数控机床远程故障诊断系统的研究*王国锋1,王子良2,秦旭达1,王太勇1(1.天津大学机械工程学院,天津300072;2.天津理工学院,天津300191)摘要:针对机床故障诊断的需要,研究建立了数控机床远程故障诊断系统的主要框架。

对于三个子系统的主要功能和实现方法进行了深入的探讨。

同时,对其实现过程中的关键技术如网络数据库、数据实时传输、安全性和开放性进行了详细的分析。

该系统可以充分发挥Internet的优势,促进数控机床故障的及时、正确诊断,提高设备的利用率。

关键词:Internet;数控机床;远程;故障诊断中图分类号:T G659文献标识码:A文章编号:1001-2354(2004)02-0004-03数控机床作为一种加工精度高、自动化程度好的加工设备,目前在制造业中得到了越来越广泛的应用。

但是数控机床的结构非常复杂,它由N C系统、进给系统、机械传动系统、冷却系统、润滑系统、电源和电机等许多子系统组成,而且故障现象和故障原因之间不是/一对一0的关系,而是/一对多0的关系,即一种故障现象可能是由多种故障原因引起的,而一种故障原因又可能引起多种故障现象。

所以数控机床一旦发生故障,现场的工作人员通常无力解决,需要求助于异地生产厂家的技术人员或相关专家。

但是由于地域原因,这些人员往往无法及时到位,这样会造成巨大的经济损失。

采用远程诊断的模式可以通过计算机把现场数据及时地送到专家手中,就可以象专家在现场一样及时地做出诊断,并采取有效的措施加以补救[1]。

机械设备监测诊断的模式,经历了从单机监测诊断系统到分布式监测诊断系统(DM DS),再到基于网络的远程监测诊断系统这样一个发展历程。

信息高速公路的开通使故障诊断的网络化成为可能,已经出现了基于I nternet的远程故障诊断系统。

机械设备的远程监测与故障诊断系统,可以实现/移动的是数据而不是人0[2],从而改变一旦设备发生故障,诊断人员就疲于奔命的被动局面。

基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统司景萍;马继昌;牛家骅;王二毛【摘要】发动机是车辆的核心部件，及时有效地发现并排除故障，对降低维修费用，减少经济损失，增加发动机工作时的可靠性，避免事故发生具有重大的意义。

以某型号发动机为研究对象，运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论，提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。

建立了发动机故障信号采集试验台，在试验台上人工模拟3种转速下6种工况，通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号，之后利用小波包技术进行消噪处理，并提取出故障信号的特征值，作为网络训练和测试的样本数据。

用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络，完成对信号的离线模式识别，之后以测试样本数据实现在线故障诊断，通过仿真分析，取得了很好的诊断效果。

与传统的 BP 神经网络故障诊断方法进行对比，无论在诊断精度上还是学习速度上，模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。

同时，在专家系统的理论基础上，将模糊神经网络与专家系统进行信息融合，实现数据接口通信，利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库，通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。

最后，通过发动机故障诊断实例仿真分析，验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。

%Engine is a very important part of vehicles.Fault diagnosis and removal of faults for engine timely and effective thus has important significance,which can not only reduce maintenance costs,reduce economic losses,increase the reliability of the engine at work,but also avoid accidents.A model engine was used as an example in this study. Testing techniques,signal processing,wavelet analysis,neural networks and fuzzy control theory were applied.An intelligent fault diagnosis methodbased on fuzzy neural network was proposed.The paper established a fault signal acquisition engine test stand,and simulated six kinds of artificial conditions under three kinds of speed.An acceleration sensor was used to collect the vibration signals of the normal condition and abnormal conditions.And then wavelet theory was used to denoise the collected vibration signal.The extracted fault characteristic value of the signal was used as network training sample data and testing sample data.The sample data was used to train and test adaptive fuzzy neural network and complete the signal pattern recognition offline.Online fault diagnosis was then pared with the traditional BP Neural Network diagnostic methods,the fuzzy neural network has more advantages in fault diagnosis,no matter in learning speed or accuracy.At the same time,on the basis of the theory of the expert system,the fuzzy neural network information fusion was combined with the expert system.The data communication interface was implemented.The network self-learning ability was used to establish a database of intelligent fault diagnosis and the rules library of diagnosis. A fast and efficient design intelligent diagnosis system was completed through the programming language.Finally,the engine fault diagnosis example simulation analysis proved that the intelligent fault diagnosis expert system based on fuzzy neural network is feasible.【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2017(036)004【总页数】8页(P164-171)【关键词】神经网络;模糊理论;专家系统;小波分析;信息融合;智能故障诊断【作者】司景萍;马继昌;牛家骅;王二毛【作者单位】内蒙古工业大学能源与动力工程学院，呼和浩特 010051;内蒙古工业大学能源与动力工程学院，呼和浩特 010051;内蒙古工业大学能源与动力工程学院，呼和浩特 010051;内蒙古工业大学能源与动力工程学院，呼和浩特010051【正文语种】中文【中图分类】U472.42;U467.4随着计算机技术和人工智能技术的发展，如何实现机械设备的在线检测与实时故障诊断，建立简单智能化的故障诊断系统，并在实践中推广应用，是故障诊断系统研究的主要方向[1]。

基于神经网络的故障诊断系统设计随着工业智能化的不断推进，越来越多的设备都有了自动化和智能化的特性。

这些设备的故障对生产和运营都会带来不良影响，因此，故障诊断成为工业自动化领域的一个重要问题。

传统的故障诊断方法主要是依靠经验和专业知识进行分析，这种方法的准确度受到很大的制约。

为了解决这个问题，近年来，越来越多的研究者开始关注基于神经网络的故障诊断系统。

这种方法通过将故障诊断问题转化为一个分类问题，利用神经网络强大的特征提取能力，对问题进行自动化处理。

一、神经网络基础神经网络在模拟人类大脑处理信息的过程中，具有优秀的特征提取和自适应学习能力。

神经网络具有以下几个重要的特点：1. 神经元之间的连接强度可以通过训练得到。

2. 神经网络具有自适应学习能力，可以实现从样本中自动提取特征。

3. 神经网络可以处理非线性关系和复杂的模式识别问题。

4. 神经网络可以处理多个输入和输出，同时，可以通过层数和神经元数的设置实现对问题复杂程度的不同处理。

二、故障诊断系统设计流程神经网络故障诊断系统的设计流程如下所述：1. 数据采集和预处理故障诊断系统的数据采集和预处理是故障诊断的关键步骤。

在实际应用中，信号采集设备可能存在误差和噪声。

因此，在采集过程中，需要考虑信号的稳定性和准确性。

同时，在进行卷积神经网络的训练过程中，数据量的大小和对称性对于网络的准确性有很大的影响。

2. 特征提取在采集到的数据中，可能存在大量无关信息，这会影响最终的诊断准确性。

因此，在进行神经网络训练之前，需要进行特征提取和降维，提取与问题相关的信息。

在这一过程中，可以使用傅里叶变换、小波变换、时频特征提取等方法。

3. 神经网络训练在特征提取后，需要将提取到的特征输入到神经网络中进行训练。

在神经网络的训练过程中，需要设置一定的参数，比如网络结构、学习率、激活函数等。

在实际应用中，可以根据不同的问题进行不同的网络结构设计。

4. 故障分类和诊断在神经网络训练完成后，可以将新采集到的数据输入到网络中进行分类。

基于神经网络的自动化故障诊断系统在当今科技飞速发展的时代，各种复杂的系统和设备在我们的生活和工作中扮演着至关重要的角色。

从大型工业生产线到智能交通系统，从航空航天设备到医疗仪器，这些系统的正常运行对于保障生产效率、公共安全和人们的生活质量都具有极其重要的意义。

然而，随着系统的复杂度不断增加，故障的发生也变得越来越难以预测和诊断。

传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和有限的检测手段，不仅效率低下，而且准确性难以保证。

在这样的背景下，基于神经网络的自动化故障诊断系统应运而生，为解决这一难题提供了一种全新的、高效的解决方案。

神经网络，这个听起来有些神秘的术语，实际上是一种模仿人类大脑神经元工作方式的计算模型。

它由大量相互连接的节点（也称为神经元）组成，通过对大量数据的学习和训练，能够自动提取数据中的特征和模式，并基于这些学习到的知识进行预测和决策。

将神经网络应用于故障诊断领域，就是利用其强大的模式识别和学习能力，从系统运行过程中产生的海量数据中发现潜在的故障特征和规律，从而实现对故障的快速、准确诊断。

那么，基于神经网络的自动化故障诊断系统是如何工作的呢？首先，我们需要收集系统正常运行和各种故障状态下的相关数据，这些数据可以包括传感器测量值、设备运行参数、工作环境条件等。

然后，将这些数据进行预处理和标注，以便神经网络能够理解和学习。

预处理的过程可能包括数据清洗、去噪、特征提取等操作，标注则是为了告诉神经网络哪些数据代表正常状态，哪些数据代表不同类型的故障状态。

接下来，就是神经网络的训练过程。

在这个过程中，神经网络通过不断调整其内部的连接权重和参数，试图最小化预测结果与实际标注之间的误差。

经过多次迭代和优化，神经网络逐渐学习到了数据中的潜在模式和规律，从而能够对新的、未见过的数据进行准确的预测和诊断。

当系统实际运行时，实时采集到的数据会被输入到已经训练好的神经网络中。

神经网络会迅速对这些数据进行分析和处理，并输出诊断结果，告诉我们系统是否处于正常状态，如果存在故障，还会指出故障的类型、位置和严重程度等信息。

1998-02-06收到,1998-05-20收到修改稿航空科学基金资助课题数控系统故障的ANN 与专家诊断系统的研究及应用王润孝　秦现生　罗　琦　周　辉(西北工业大学10系,西安,710072)杨　黎(航空工业总公司618研究所,西安,710065)STUDY AND APPLICATION OF CNC SYSTEM FAULT DIAGNOSIS BASED ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND EXPERT SYSTEMWa ng Runxiao ,Qin Xiansheng ,Luo Qi ,Zhou Hui(Depa rtment o f Aircr aft M anufacturing Eng ineering ,N o rthw estern Po lytechnical U niv er sity ,Xi ’an ,710072)Yang Li(618Institute of Aer onautics Industries ,Xi ’a n ,710065)摘　要　分析了CN C 系统的故障特点,针对FAN U C7数控系统,建立并比较了适用于CN C 故障的BP 和BAM 两种AN N 诊断模型,探讨了模糊神经网络在CN C 故障诊断中的应用,给出了模糊AN N 识别M A CS 500数控机床伺服系统故障的数据和结果;介绍了所开发的CN C 系统故障诊断专家系统CN C -DES 的总体结构、知识表达与推理等,列举了该系统应用于CN C 故障诊断的情况和结论。

关键词　数控系统　故障诊断　人工神经网络　专家系统中图分类号　T G 659,T P 206,V 260Abstract By a naly zing the cha racteristics of CN C fault diag nosis and in the v iew of F AN U C 7CN C sy stem,this pa pe r establishes and compar es two kinds of fault dia gnosis AN N ——the bidir ec tional associa tiv e memo r y (BAM )and back-pro pag ation (BP),w hich a re suitable for CN C sy stem fault diag nosis .Th e results sho w tha t bo th methods hav e special v irtue .Th ro ug h a complement o f each o ther to fo rm an integ ra ted model,the fault diag no sis sy stem will be mo re efficient.Further mor e,the applica tio n of Fuzzy N eura l Ne two rk in CN C fault diag nosis is discussed.Applying Fuzzy N eura l N etwo r k to recog nize M A CS 500CN C sy stem fa ult as an ex-ample ,the v alidity and feasibility of this method ar e pr ov ed .At the same time ,the f ramew o rk of CN C diag no sis ex per t sy stem (CN C-DES)dev eloped her e a nd sev er al r ela tiv ely key tech-niques are introduced,such as th e o bject-o riented know ledg e representation,the diag no sis rea-so ning mecha nism and the case -based r ea so ning .Additio nally ,this pa per desc ribes the situatio n of a pplying this system to CN C system fa ult diag no sis .Key words CN C system,fa ult diag no sis,a rtificial neur al netw o rks,ex pert sy stem第19卷　第6期1998年 11月 航　空　学　报A CT A A ERO N AU T ICA ET A ST RON AU T ICA SIN ICA V o l.19No.6N ov.19981　数控(CN C)系统故障的人工神经网络(AN N)诊断模型1.1　C NC系统的故障特性数控机床在航空工业的军民品生产中处于非常重要的地位,一旦出现故障,必然造成严重的经济损失。

基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统BP Neural Network Model Based Expert Syste m of Fault Diagno stic of E lectricalMachinery黄　丹　黄采伦(湘潭工学院信息与电气工程系,湘潭　411201)摘　要　针对传统机械设备故障诊断专家系统存在知识获取能力弱、求解有一定局限性等问题,介绍了BP神经网络旋转机械故障诊断专家系统,对单位BP算法,BP神经网络的建立、训练及应用作了具体说明。

该系统学习效率高,故障诊断准确,已成功应用于铁路机车走行部的轮对电机在线故障诊断。

关键词　BP算法　神经网络　故障诊断　电机　专家系统Abstract　T o against the weakness of capability of knowledge acquisition and lim itation of obtaining s olution in traditional fault diagnostic expert system for ma2 chinery equipment,the BP neural netw ork based expert system of fault diagnostic for rotating machinery is introduced.The unit BP alg orithm,BP neural netw ork establishment,training and application of the system are described concretely.The system features high efficiency learning and proper fault diagnosis and has been used success fully in fault diagnostic of electrical machinery of railway locom otives.K ey　w ords　BP alg orithm　Neural netw ork　Fault diagnostic　E lectrical machinery　Expert system0　引言机械设备故障诊断是识别设备运行状态的一门新兴学科,它研究的是设备运行状态的变化在诊断信息中的反映,其研究内容包括对机器运行现状的识别诊断、对其运行过程的监测以及对其运行发展趋势的预测等三个方面。