基于CBR技术的数控机床故障诊断专家系统
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陈永强(1982—),男,安徽芜湖人,讲师,硕士,研究方向:控制工程。

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基金项目:

安徽省2015 年高等学校省级质量工程项目“精密检测工程实践教育基地”(2015sjjd068);安徽省2015 年高等学校省 级质量工程项目“数控设备应用与维护”特色专业(2015tszy047)


Expert system of CNC Machine Faulty Diagnosis Based on CBR
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    摘要:

    在使用和维护数控机床的过程中,要求使用者掌握较强的专业技能,并能快速处理故障问题。利用基于CBR 推理技术, 构建了数控机床故障诊断专家系统,并且进行了原型系统的验证。通过对数控机床故障案例特征的研究,梳理故障知识结构, 构建数控机床故障案例库,利用根据数控机床特征,为不同的故障属性设置权重,利用基于相似系数的方法,将提出的问题与 故障案例库中的案例进行相似性对比,选出相似性最高的案例作为故障诊断方案,以实现数控机床故障诊断推理。

    Abstract:

    It requires staff to have high expertise to deal with faulty quickly during using and maintaining the CNC machine. This paper constructs the expert system of CNC machine faulty diagnosis and verifies prototype system based on CBR reasoning technology. According to research the characteristics of CNC machine faulty diagnosis to carding faulty structure and construct CNC machine faulty case base. Setting weight of different faulty attribute based on CNC machine characteristics. Due to the similar coefficient sum to compare problems to cases which in the faulty case base to select the most similar one as faulty diagnosis case in order to realize the reasoning of CNC machine faulty diagnosis depends .

    参考文献
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    引证文献
引用本文

陈永强.基于CBR技术的数控机床故障诊断专家系统[J].西昌学院学报(自然科学版),2016,(1).

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  • 在线发布日期: 2017-05-10