[发明专利]一种数控机床的智能故障诊断方法无效
| 申请号： | 201210045490.8 | 申请日： | 2012-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN102566505A | 公开（公告）日： | 2012-07-11 |
| 发明（设计）人： | 万毅 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G05B19/406 | 分类号： | G05B19/406 |
| 代理公司： | 温州瓯越专利代理有限公司 33211 | 代理人： | 吴继道 |
| 地址： | 325000*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种数控机床的智能故障诊断方法，包括如下步骤：（1）确定故障特征参数集、故障类型集和样本集；（2）根据故障特征参数集和故障类型集，建立支持向量机模型；（3）利用样本集，训练并优化支持向量机；（4）检测数控机床的多个故障特征参数，将多个故障特征参数作为故障诊断的数据源；（5）将所述数据源输入到优化后的支持向量机，得出故障诊断结果。本发明根据数控机床部件故障的发生机理及特点，当数控机床部件发生故障时，通过检测数控机床，对检测数据进行处理后输入最小二乘支持向量机，得到诊断结果。本发明实现了对数控机床快速、有效的故障诊断，同时其故障诊断能力强、确诊率高、误判率低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数控机床 智能 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种数控机床的智能故障诊断方法，包括如下步骤：（1）确定故障特征参数集、故障类型集和样本集，所述故障特征参数集中包含多个故障特征参数，所述故障类型集中包含多个故障类型；（2）根据故障特征参数集和故障类型集，建立最小二乘支持向量机模型；（3）利用样本集，训练并优化最小二乘支持向量机；（4）检测数控机床的多个故障特征参数，将多个故障特征参数作为故障诊断的数据源；（5）将所述数据源输入到优化后的最小二乘支持向量机，得出故障诊断结果。
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