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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)自動化、連續(xù)化水平的不斷提高,加工中心的占有率也在增大,在生產(chǎn)中已經(jīng)占有重要地位。加工中心在許多企業(yè)中被用于重要的加工環(huán)節(jié),如果出現(xiàn)故障后不能及時正確地進(jìn)行故障診斷和維修,則會帶來較大的經(jīng)濟損失。隨著粗集理論近年來在智能信息處理研究領(lǐng)域獲得了迅速發(fā)展,它基于現(xiàn)實的大數(shù)據(jù)集,從中推理、發(fā)現(xiàn)知識和分類系統(tǒng)的某些特點,對于研究不精確知識的表達(dá)、學(xué)習(xí)、歸納方面有其獨特之處。 本文研究了基于數(shù)據(jù)挖掘的加工中心故障診斷方法,
2、跟以往的故障診斷方法不同,研究的方向并不是基于機械振動分析,而是采用了粗集理論結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。 論文研究了粗集對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡的可行性,并應(yīng)用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類功能,來實現(xiàn)連續(xù)屬性值離散化的方法;通過對診斷信息的分析,采取常規(guī)約簡方法,該方法實現(xiàn)了樣本條件屬性的約簡,可消除樣本數(shù)據(jù)中的冗余信息。采用MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立了加工中心故障類型的智能混合診斷系統(tǒng);研究了智能混合故障診斷系統(tǒng),并進(jìn)行了功能模塊設(shè)計,
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