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学兔兔 l 匐 似 数控机床主轴故障诊断方法研究 Study on fault diagnosis of CNC machine tool spindle 甄敬然’，雷 钢’ ZHEN Jing．ran。．LEI Ganq。 (中州大学工程技术学院，郑州450044) 摘 要：在数控机床主轴故障诊断中，针对BP神经网络和传统灰关联分析方法存在的问题，引入了动 态分辨系数和因子权重系数，介绍适用于样本少有实时故障识别要求场合的新型灰关联分析 方法，并与神经网络和传统灰关联分析方法识别结果进行对比分析。测试结果表明，新型灰 关联分析方法识别结果具有更高的准确性和可靠性。 关键词：BP神经网络；灰关联分析；动态分辨系数；因子权重系数 中图分类号：TH1 7 文献标识码：A 文章编号：1 009—01 34(2014)05(下)一0072—04 Doi：1 0．3969／J．issn．1 009-01 34．2014．05(下)．20 0 引言 神经网络结构，该网络结构包括输入层、隐含层 数控机床的主轴驱动系统也就是主传动系 和输出层。图中的x。i代表输入层对应于故障现象， 统，它的性能直接决定了加工工件的表面质量， x：j代表输出层对应于故障原因。网络中相邻层采用 其本身结构复杂，机、电、气联动，故障率较 全互联方式连接，同层各神经元之问没有任何连 高，它的可靠性将直接影响数控机床的安全和生 接，输出层与输入层之问也没有直接的联系。 产率。所以，在数控机床的维修和维护中，主轴 1．1．2神经网络的学习步骤p 故障诊断显得很重要。 神经网络知识是网络的拓扑结构和连接权值 目前，数控机床主轴故障诊断方法比较多， 知识的隐式表示方式，由于神经网络是一种处理 常用且可靠性比较高的是BP神经网络故障诊断法 统一与信息存储的网络系统，所以，知识存储与 和灰关联分析方法，本文介绍了一种新型数控机 问题求解的推理过程均在神经网络模块中进行， 床主轴故障诊断方法一新型灰关联分析方法，此方 实际上是推理机和知识库的统一。三层BP神经网 法是由灰关联分析方法发展而来的，并对三种方 络采用数据驭动正向推理的故障诊断策略，也就 法进行了对比。 是从初始状态出发，一直向前推理直到到达目标 状态为止，学习步骤为： X01 1)初始权值 随机赋予。 X02 2)对每一个输入输出模式对(x ，xf)，P=I， 2，…，N，N为训练模式对数；x 为输入向量， 为期望输出向量： Xon。 前向计算：