劉 超， 張玉玲， 張邦成＊， 舒鳳德，張 鑫， 劉鐵軍

（1.吉林省知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)中心，吉林長春 130051；2.長春工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，吉林長春 130012；3.第二炮兵工程大學(xué)控制工程系，陜西西安 710025；4.空軍航空大學(xué)飛行基礎(chǔ)訓(xùn)練基地，吉林長春 130022）

0 引 言

伺服系統(tǒng)是眾多裝置的重要組成部分，其性能直接影響設(shè)備的精度、工作效率及可靠性等［1］。伺服系統(tǒng)具有可靠性高、結(jié)構(gòu)緊湊、操作性好、可重復(fù)性等優(yōu)點，因此應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛。伺服系統(tǒng)長期工作在工業(yè)現(xiàn)場等惡劣環(huán)境中，元器件在長期使用中不可避免地出現(xiàn)老化、磨損等因素，進(jìn)一步加劇了系統(tǒng)出現(xiàn)故障的幾率。此外，隨著伺服系統(tǒng)功能的不斷增強(qiáng)和應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大，其精密性和復(fù)雜程度也迅速提高，致使系統(tǒng)中出現(xiàn)故障的可能性大大增加。這些故障若不能及時被檢測、排除，將會對設(shè)備的工作性能產(chǎn)生不利影響，甚至導(dǎo)致整個系統(tǒng)失效、癱瘓，或引起巨大的災(zāi)難性后果。如在連續(xù)生產(chǎn)系統(tǒng)中，數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)任何部分產(chǎn)生故障都會影響加工精度及效率，還可能損壞整個裝置，甚至影響整個生產(chǎn)線的正常運行，并造成重大的經(jīng)濟(jì)損失［2］。因此，及時、準(zhǔn)確地診斷出系統(tǒng)故障，可以降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率及可靠性，故研究伺服系統(tǒng)的故障診斷對于提高系統(tǒng)的可靠性及維修水平具有重要的實用價值和現(xiàn)實意義。數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)具有一般伺服系統(tǒng)所具有的特征，并且研究數(shù)控機(jī)床的伺服系統(tǒng)比航空炮塔、導(dǎo)彈發(fā)射架等軍工裝置的成本低，危險性要小。文中以數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)為例研究伺服系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的進(jìn)展。

過去的幾十年中，數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)故障診斷問題得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，許多科研機(jī)構(gòu)對其進(jìn)行了深入研究，取得了一些重要的研究成果。文中主要分析了國內(nèi)外數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)故障診斷的研究現(xiàn)狀與進(jìn)展，列舉了各種主要方法的一些典型的應(yīng)用實例，揭示出當(dāng)前研究中存在的關(guān)鍵問題，并提出解決這些問題的途徑。

1 數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)故障診斷的特點

伺服系統(tǒng)的機(jī)電部件主要由伺服電機(jī)、檢測元件、聯(lián)軸器、滾珠絲杠螺母副、軸承、編碼器、導(dǎo)軌和滑塊組成［3］。由于伺服系統(tǒng)涉及環(huán)節(jié)較多，故障原因復(fù)雜，一般既有機(jī)械故障又有電氣故障，診斷起來較為困難。因此，數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)的故障診斷問題具有自身的結(jié)構(gòu)特點和診斷難點。

1）伺服系統(tǒng)是較為復(fù)雜的機(jī)電一體化系統(tǒng)，在獲取導(dǎo)軌、絲杠和工作臺等機(jī)械振動信號時易受電機(jī)、傳感器等電器元件的干擾，表現(xiàn)出一定的機(jī)電耦合特性，致使測得的信號帶有較嚴(yán)重的干擾信號，該信號既有機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)固有振動信號，又有電機(jī)振動信號以及傳感器固有振動信號。從各種耦合的振動信號中提取出有效的振動信息較為困難，從而影響診斷故障精度。

2）在加工過程中，導(dǎo)軌與工作臺結(jié)合面上的振動、工作臺與絲杠結(jié)合處的振動以及絲杠本身的振動相互耦合造成的振動混在一起，使得測量得到的振動信號具有強(qiáng)烈的非線性，大大增加了有效振動信號分解的難度。

3）伺服系統(tǒng)一般都工作在惡劣的環(huán)境，表征故障特征信號總會伴有噪聲，尤其是在早期故障時，故障信號極為微弱，很容易被噪聲所淹沒，早期故障特征的提取是實現(xiàn)伺服系統(tǒng)故障診斷的關(guān)鍵。

4）在切削力與伺服電機(jī)的共同激勵作用下，絲杠振動特性較為復(fù)雜，使絲杠的故障呈現(xiàn)一定的復(fù)雜隨機(jī)性。另外，絲杠的預(yù)應(yīng)力、滾道的非線性、非均勻磨損等特性使得絲杠在行程的不同點其故障的表現(xiàn)形式有很大區(qū)別，增加了大量故障樣本獲取的難度。

2 數(shù)控機(jī)床故障診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

設(shè)備的故障診斷不僅在于研究故障本身，更在于研究故障診斷的方法。傳統(tǒng)的故障診斷方法主要分為基于數(shù)學(xué)模型的方法、基于知識的方法和基于信號的方法三大類［4］。然而隨著近年來各種新的診斷方法的出現(xiàn)，傳統(tǒng)的分類方法已經(jīng)不再適用。周東華［4］等從一個全新的角度將現(xiàn)有的故障診斷方法分為定性分析方法和定量分析方法兩大類。這兩類方法也是目前用于數(shù)控機(jī)床故障診斷的主要方法。

2.1 基于定性分析的故障診斷方法

定性分析方法主要有基于專家系統(tǒng)和時序邏輯的方法?；趯＜蚁到y(tǒng)的故障診斷方法是根據(jù)長期實踐積累的經(jīng)驗建立知識庫，再經(jīng)過推理機(jī)對系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷。它主要包括知識庫、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫、人機(jī)接口及解釋模塊等?；趯＜蚁到y(tǒng)的故障診斷方法能夠利用豐富的經(jīng)驗知識，無需對系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，并且診斷結(jié)果易于理解，因此得到了廣泛的應(yīng)用［5］。文獻(xiàn)［6］采用專家系統(tǒng)的框架概念構(gòu)造出數(shù)控機(jī)床故障診斷的專家系統(tǒng)模型，采用正反推理混合的方式，提高了診斷效率和精度。但是該方法也存在一定不足：診斷的準(zhǔn)確程度取決于知識庫中專家經(jīng)驗的豐富程度和知識水平的高低；缺少學(xué)習(xí)機(jī)制，推理的效率比較低。基于時序邏輯的方法對短期預(yù)報的效果比較好，由于故障產(chǎn)生因素與時間有密切的關(guān)系，當(dāng)這些影響預(yù)測結(jié)果的各因素發(fā)生突變，利用該方法所得到的預(yù)測結(jié)果將受到影響。目前，采用該方法對數(shù)控機(jī)床故障進(jìn)行故障診斷的研究較少。

2.2 基于定量分析的故障診斷方法

定量分析方法又分為基于解析模型的方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。如果系統(tǒng)的解析模型已知，可以使用基于解析模型的方法對數(shù)控機(jī)床的故障進(jìn)行診斷?；诮馕瞿Ｐ偷姆椒ㄖ饕ɑ贙alman濾波器的方法、基于強(qiáng)跟蹤濾波器的方法、基于粒子濾波器的方法和基于模糊Kalman濾波器的方法。中南大學(xué)的羅永順［7］采用基于Kalman濾波器的方法對數(shù)控機(jī)床軸承的振動信號進(jìn)行除噪，利用處理后的信號對其進(jìn)行故障診斷，該方法提高了診斷效率。文獻(xiàn)［8］利用擴(kuò)展Kalman濾波的故障診斷方法對電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條進(jìn)行故障的在線檢測，減少了精密轉(zhuǎn)速測量裝置的使用，降低了經(jīng)濟(jì)成本。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法可直接對運行過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，在不知道系統(tǒng)精確解析模型的情況下完成系統(tǒng)的故障診斷?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動的方法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、粗糙集法、支持向量機(jī)法和時間序列法等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是指通過樣本的學(xué)習(xí)可以掌握系統(tǒng)規(guī)律，無需對測量信號作模型假設(shè)。文獻(xiàn)［9］將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于數(shù)控機(jī)床的故障診斷，使算法的收斂速度大大提高，適合于機(jī)床故障的在線診斷。文獻(xiàn)［10］提出了一種新的基于匹配濾波模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了對系統(tǒng)的故障診斷，并且能夠確定機(jī)床發(fā)生故障的部件。粗糙集是從數(shù)據(jù)中進(jìn)行知識發(fā)現(xiàn)并揭示其潛在規(guī)律，它不需要數(shù)據(jù)集之外的任何主觀先驗信息就能夠?qū)Σ淮_定性進(jìn)行客觀的描述和處理。歷史故障數(shù)據(jù)分析及診斷規(guī)則獲取是機(jī)床智能診斷單元的系統(tǒng)框架的一個重要部分，姚鑫驊［11］提出了基于粗糙集理論的故障診斷決策規(guī)則生成算法。該算法不需要處理問題所需數(shù)據(jù)外的任何先驗知識，可以從不完整的數(shù)據(jù)中探索到潛在規(guī)律，有效降低了屬性集約簡的計算復(fù)雜度，提高規(guī)則求取效率。支持向量機(jī)是一種新的基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并且在小樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下該方法具有擬合精度高、推廣能力強(qiáng)等特點。文獻(xiàn)［12］利用支持向量機(jī)模型對數(shù)控機(jī)床刀具磨損進(jìn)行檢測，由于該模型對刀具狀態(tài)的評估能夠融合刀具的當(dāng)前狀態(tài)及刀具壽命引起的潛在風(fēng)險，從而提供了更加合理的刀具更換的依據(jù)。

2.3 混合方法

數(shù)控機(jī)床是一種復(fù)雜的機(jī)電系統(tǒng)，采用單一的方法難以很好地對系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷，隨著越來越多的故障診斷方法的提出，一些學(xué)者將多種方法有效地結(jié)合起來對故障進(jìn)行診斷，結(jié)果表明混合方法充分發(fā)揮了各自的優(yōu)點。文獻(xiàn)［13］將Sugeno模糊模型用于數(shù)控機(jī)床故障診斷系統(tǒng)，實現(xiàn)了對各個診斷專家診斷結(jié)果的模糊綜合，完善了專家系統(tǒng)中的診斷知識庫，消除了診斷結(jié)論的隨意性，保證診斷結(jié)果的準(zhǔn)確、可靠。專家系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力差，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效性和自學(xué)習(xí)功能，可以有效避免上述問題，但不能對自身推理方法進(jìn)行解釋。文獻(xiàn)［14］采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)集成的故障診斷系統(tǒng)，對數(shù)控機(jī)床的故障進(jìn)行診斷，有效地提高數(shù)控機(jī)床機(jī)械故障的診斷效率。

3 伺服系統(tǒng)故障診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國內(nèi)外學(xué)者利用現(xiàn)有的故障診斷方法對伺服系統(tǒng)故障診斷問題開展了大量的工作，并取得了一定的研究成果，主要可以分為控制與檢測系統(tǒng)、驅(qū)動裝置以及傳動機(jī)構(gòu)的故障診斷。

3.1 控制與檢測系統(tǒng)的故障診斷

故障診斷系統(tǒng)功能的好壞關(guān)鍵在于對故障信號的提取是否及時，同時還需要盡量避免干擾信號的影響，為了提高故障診斷的精度，文獻(xiàn)［15］基于數(shù)控系統(tǒng)中速度冗余信號，采用主元分析法（PCA）對其中的編碼器故障進(jìn)行診斷方法的研究。文獻(xiàn)［16］提出一種基于光柵尺、編碼器、伺服電機(jī)電流等內(nèi)置傳感器的機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，通過多種工況下試驗分析，證明了內(nèi)置傳感器可為機(jī)械傳動部件的故障診斷提供有效的信息，該系統(tǒng)測試原理簡單，信噪比高，具有很高的性價比。

3.2 驅(qū)動裝置故障診斷

驅(qū)動裝置是伺服系統(tǒng)的動力源，對其故障診斷的研究極為重要。目前應(yīng)用于驅(qū)動裝置的故障診斷方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、模糊神經(jīng)和遺傳算法等。

不同的故障會導(dǎo)致測量信號的頻譜表現(xiàn)出不同的特征，因此可以通過對信號的功率譜、倒頻譜等進(jìn)行譜分析的方法來進(jìn)行故障診斷。文獻(xiàn)［17］通過對感應(yīng)電機(jī)定子的能量譜進(jìn)行分析，實現(xiàn)了電機(jī)中鼠籠式轉(zhuǎn)子的故障診斷。平穩(wěn)信號的譜分析方法在機(jī)械系統(tǒng)的故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)［18］提出基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障狀態(tài)識別方法，該方法先用小波分析對信號進(jìn)行處理，將得到的故障特征信息作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出即為故障狀態(tài)。文獻(xiàn)［19］利用卡爾曼濾波對直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速進(jìn)行了估計和多步外推，并根據(jù)外推結(jié)果對其進(jìn)行了故障預(yù)測。文獻(xiàn)［20］利用卡爾曼濾波器對直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速進(jìn)行跟蹤估計，并且推導(dǎo)得到一步和多步預(yù)報公式，從而實現(xiàn)對電機(jī)的故障預(yù)報。文獻(xiàn)［21］利用改進(jìn)的模糊卡爾曼濾波器成功對三容水箱DTS200非線性系統(tǒng)進(jìn)行了狀態(tài)估計。文獻(xiàn)［22］研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在起動電機(jī)故障診斷上的應(yīng)用，并開發(fā)出了一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷系統(tǒng)?；诙ㄗ与娏饕子诓杉?，文獻(xiàn)［23］利用基于快速傅里葉變換的定子電流頻譜分析方法對轉(zhuǎn)子斷條故障進(jìn)行在線檢測。文獻(xiàn)［24］利用小波包分析技術(shù)對電機(jī)連續(xù)監(jiān)測，可以實現(xiàn)感應(yīng)電動機(jī)故障的預(yù)測。Burth M［25］等通過綜合分析直流電機(jī)的振動信號和電樞電流信號來檢測與診斷直流電機(jī)的換向片短路和電樞繞阻脫焊故障。

中南大學(xué)的王羅［26］等利用回歸型支持向量機(jī)的方法對電機(jī)故障特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類，在此基礎(chǔ)上建立同步電機(jī)故障診斷模型并進(jìn)行仿真，能夠及時檢測到故障的發(fā)生并進(jìn)行識別，是電機(jī)在線檢測的一種有效方法。針對傅里葉變換方法無法對電機(jī)故障信號奇異信號點的時域信息進(jìn)行檢測，文獻(xiàn)［27］提出基于小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷方法。文獻(xiàn)［28］利用短時傅里葉變換對電機(jī)電流某一段上的信息進(jìn)行時頻分析，再通過時頻信息進(jìn)行故障診斷，該方法在一定程度上克服了傳統(tǒng)傅里葉變換不具有局部分析能力的缺陷，其診斷結(jié)果更清晰、更準(zhǔn)確。清華大學(xué)的邱阿瑞［29］等針對電機(jī)故障特征在實際中可能是非線性可分的情況，利用U函數(shù)可以將非線性可分的模式轉(zhuǎn)化到線性空間并實現(xiàn)分類，提出了一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識別的方法。對于存在強(qiáng)非線性行為的機(jī)電伺服系統(tǒng)，且難以通過解析方法建立系統(tǒng)準(zhǔn)確模型的情況，文獻(xiàn)［30］通過最小二乘支持向量機(jī)對非線性關(guān)系的逼近來建立反映系統(tǒng)輸入、輸出關(guān)系的時序模型，利用該模型的預(yù)測輸出與系統(tǒng)實際輸出相比較得到的殘差來進(jìn)行故障檢測與診斷，仿真實驗驗證了該方法的有效性。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法易陷入局部極小點，學(xué)習(xí)速度慢，迭代次數(shù)多等不足，文獻(xiàn)［31］利用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值進(jìn)行優(yōu)化，改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷性能，并利用該方法對電機(jī)進(jìn)行故障診斷，該方法可以減少訓(xùn)練時間，加快收斂速度，提高診斷精度。

3.3 傳動機(jī)構(gòu)的故障診斷

伺服系統(tǒng)的傳動機(jī)構(gòu)主要包括聯(lián)軸器、軸承、滾珠絲杠螺母副和導(dǎo)軌等部件。導(dǎo)軌副和絲杠螺母副是進(jìn)給傳動裝置最容易發(fā)生故障的部位。因此，主要研究用于軸承、絲杠螺母副、聯(lián)軸器故障診斷的方法。

文獻(xiàn)［32］最早將支持向量機(jī)用于小樣本情況下軸承的故障檢測，并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和支持向量機(jī)方法進(jìn)行了比較，支持向量機(jī)更加適用于小樣本的情況。文獻(xiàn)［33］利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)分相籠式感應(yīng)電機(jī)匝間短路與軸承損耗兩類故障的診斷；近年來還出現(xiàn)了大量將小波變換與其它方法相結(jié)合的故障診斷方法。文獻(xiàn)［34］提出了基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)軸承故障診斷方法，首先對旋轉(zhuǎn)軸承的振動信號進(jìn)行小波變換，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對從小波變換系數(shù)中提取的故障特征向量進(jìn)行分類。Filbert D［35］等通過對直流電機(jī)電流信號中的頻譜特征分析來診斷直流電機(jī)軸承故障。文獻(xiàn)［36］利用小波分析的方法對滾動軸承的故障進(jìn)行診斷，該方法可以提高信噪比，進(jìn)而提高故障的診斷精度。文獻(xiàn)［37］中利用統(tǒng)計方法研究了旋轉(zhuǎn)軸承部分故障檢測中聲壓和波動信號的應(yīng)用。文獻(xiàn)［38］將濾波后的電流信號用于訓(xùn)練AR模型，計算出健康狀態(tài)下的基本頻譜，然后通過比較不同狀態(tài)下的頻譜來診斷軸承的故障情況。文獻(xiàn)［39］根據(jù)機(jī)械故障預(yù)測需要同時跟蹤多個特征參數(shù)的要求，利用多變量灰色預(yù)測模型實現(xiàn)了對滾動軸承的故障預(yù)報。文獻(xiàn)［40］利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合小波包變換和能量譜分析的方法將得到的故障特征用于支撐座的早期松動故障診斷?；谛〔ㄗ儞Q的奇異性檢測可用于突發(fā)型故障診斷，文獻(xiàn)［17］將小波變換的模極大值方法用于軸承振動信號的突變故障檢測。針對數(shù)控機(jī)床絲杠故障樣本不易獲取以及樣本分布不均的問題，文獻(xiàn)［41］利用小波包對振動信號進(jìn)行分解，將分解后的頻帶能量作為特征向量，輸入到超球面支持向量機(jī)分類器進(jìn)行絲杠的故障識別與診斷，并建立了超球面支持向量機(jī)模型，該模型能夠有效地對機(jī)床絲杠故障進(jìn)行診斷。

4 問題及解決辦法

4.1 關(guān)鍵問題

1）目前對數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)的故障診斷基本都是借助于一般的故障診斷技術(shù)，很少采用具有針對性和有效的方法對伺服系統(tǒng)進(jìn)行故障分析，無法從根本上揭示伺服系統(tǒng)故障的產(chǎn)生及動態(tài)變化機(jī)理。因此，研究出適合數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)的故障診斷方法是當(dāng)前一個急需解決的問題。

2）近年來，國內(nèi)外對數(shù)控機(jī)床故障診斷方法研究的成果較多，對伺服系統(tǒng)整體的研究還不是那么豐富；伺服系統(tǒng)中對電機(jī)、軸承部件的故障診斷方法研究的較多，而對其它主要部件的研究較少，如對編碼器、光柵尺等檢測元件的研究。若這些主要組成部件如檢測元件等發(fā)生故障，將會導(dǎo)致系統(tǒng)工作精度降低，效率下降。所以，深入研究伺服系統(tǒng)其它主要組成部件及系統(tǒng)整體的故障診斷具有重要意義。

3）伺服系統(tǒng)越來越復(fù)雜，涉及機(jī)械和電氣，故障檢測的難度越來越大，當(dāng)前的故障檢測系統(tǒng)性和深度還不夠，分析的方法也急需探索和創(chuàng)新。在實際的生產(chǎn)運作中，進(jìn)給伺服系統(tǒng)不是獨立存在的，它包含在人－機(jī)－環(huán)境為一體的系統(tǒng)中，因此，故障信號的檢測需要人機(jī)環(huán)境相結(jié)合這一問題也急需解決。

4.2 解決途徑

針對伺服系統(tǒng)故障診斷的特點和難點，以及目前存在的一些問題，文中提出從以下幾個方面深入研究其故障診斷技術(shù)，為伺服系統(tǒng)故障診斷與維護(hù)提供可靠的理論依據(jù)和有效的技術(shù)手段。

1）基于現(xiàn)代信號處理技術(shù)，提出具有針對性的伺服系統(tǒng)故障特征提取的方法，通過抑制噪聲或利用信號處理技術(shù)提取噪聲下的微弱故障信號，為故障診斷提供依據(jù)。

2）建立伺服系統(tǒng)的三維實體模型，通過模擬伺服系統(tǒng)的實際故障狀態(tài)進(jìn)行故障診斷，在此基礎(chǔ)上建立考慮實際運行工況的伺服系統(tǒng)故障模型，深入研究系統(tǒng)參數(shù)、故障程度和模型響應(yīng)等因素之間的相互關(guān)系，提高故障模型的精度及檢測精度。

3）在一定理論基礎(chǔ)上，試圖將一些新方法用于數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)的故障診斷中。為了充分利用伺服系統(tǒng)帶有各種不確定性的定量信息和定性知識，提出采用基于證據(jù)推理算法的置信規(guī)則庫推理方法（RIMER），該方法較適合于伺服系統(tǒng)這類復(fù)雜非線性化的故障診斷，能夠有效利用各種類型的信息建立輸入和輸出之間的非線性模型，并且可以利用置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)的優(yōu)化模型對系統(tǒng)進(jìn)行有效的故障診斷。

5 結(jié) 語

研究數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)的故障診斷必將為系統(tǒng)可靠性的提高提供一定的理論依據(jù)。分析總結(jié)了伺服系統(tǒng)故障診斷自身的特點及難點，通過國內(nèi)外對數(shù)控機(jī)床、伺服系統(tǒng)的驅(qū)動裝置、傳動機(jī)構(gòu)及檢測元件故障診斷研究現(xiàn)狀的綜述分析，指出了伺服系統(tǒng)故障診斷現(xiàn)存的一些問題及解決方案，并提出了未來一些可能的發(fā)展方向。伺服系統(tǒng)故障檢測手段的可行性需要在實際的應(yīng)用中得到驗證，是一個長期不斷總結(jié)和改進(jìn)的過程。由于數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)具有一般伺服系統(tǒng)所具有的特性，故可將對其故障診斷方法研究的成果廣泛應(yīng)用到一些昂貴裝備和軍工裝備的伺服系統(tǒng)，這樣可以大大降低該類設(shè)備故障診斷的研究成本。

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