数控车床加工遇到问题需要怎样解决？

2019-10-21

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数控车床加工是机、电、液一体化的先进制造设备，其故障复杂、对维修人员要求高，传统的维修方法很难实现快速而准确的定位故障，实现智能化诊断是大势所趋。

目前，以符号推理为基础的专家系统在数控车床故障诊断方面已取得了较大进展，但仍遇到了一些困难，主要表现为知识获取的“瓶颈”与逻辑推理的“组合爆炸”问题，即推断效率低、适应能力差等。

而神经网络则以其所特的学习能力、联想能力和知识获取能力，能有效避免以上问题，但也存在着不能对自身推理方法进行解释等问题。

数控车床加工遇到问题需要怎样解决？

神经网络采用目前应用较为成熟的BP网络，它是一种单向传播的多层前向网络，网络除输入/输出节点外，有一层或多层的隐含层节点。理论已经证明：在隐含层节点数量可以根据实际需要进行自由设置的前提下，三层BP神经网络可实现以任意精度逼近任意连续函数的功能。

将神经网络与专家系统结合，应用于数控车床的故障诊断，是一种优势互补的智能诊断系统。根据神经网络采用巨量并行分布信息处理结构的特点，还可采用超大规模的现场可编程门阵列（FPGA）集成电路制作诊断模块，并将它当作一个专用电路嵌入到数控装置中，从而实现数控车床的故障实时诊断。

相信这种基于专家系统与神经网络相融合的集成式故障诊断系统，将是数控车床故障诊断智能化发展的一个趋势。但随着数控技术与车床的发展，故障会变得更复杂与多样。