數(shù)控切繪機(jī)遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著輕工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化程度的不斷提高，數(shù)控切繪機(jī)的應(yīng)用也越來(lái)越得到推廣，特別是在服裝、鞋帽、箱包、制革、玻璃雕花等行業(yè)，數(shù)控切繪機(jī)的應(yīng)用極大地提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率。但是當(dāng)切繪機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，一般技術(shù)人員不能準(zhǔn)確地分析判斷出故障原因，需要廠方專業(yè)技術(shù)人員現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)，這樣會(huì)影響生產(chǎn)，因此建立數(shù)控切繪機(jī)故障診斷系統(tǒng)具有很大的實(shí)用價(jià)值。
　　 本文首先分析了國(guó)內(nèi)外遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，介紹了現(xiàn)有的各種診斷方法。根據(jù)遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)的特點(diǎn)

2、，建立了診斷的網(wǎng)絡(luò)框架模型，并且對(duì)C/S(客戶/服務(wù)器)模型和B/S(瀏覽器/服務(wù)器)模型進(jìn)行詳細(xì)分析和比較，確立了系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型。
　　 然后介紹了模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，由于模糊控制理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各有所長(zhǎng)，將他們結(jié)合起來(lái)組成了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Network—FNN)?；贔NN的故障診斷技術(shù)將充分體現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制理論的優(yōu)點(diǎn)，是一個(gè)非常具有前景的研究方向，并且其應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣泛。
　　

3、 最后介紹了數(shù)控切繪機(jī)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和工作原理，分析了數(shù)控切繪機(jī)的一些常見的故障以及解決方法。根據(jù)切繪機(jī)的故障特點(diǎn)，將反映故障的特征信號(hào)進(jìn)行模糊化處理，使之能更好的反映故障隨機(jī)性和不確定性，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法獲取知識(shí)。所采用的改進(jìn)的BP學(xué)習(xí)算法，在誤差的反向傳播中，不僅僅對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行修整，對(duì)模糊算子中的補(bǔ)償參數(shù)也同樣進(jìn)行了修正。使陷入局部極小點(diǎn)機(jī)會(huì)更少，函數(shù)逼近精度更高，網(wǎng)絡(luò)映射能力更強(qiáng)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，證明了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的可行性