简介:摘要:在市场经济条件下,我国机械加工技术正处于高速发展阶段,为提高我国社会生产力提供了巨大贡献。当今,各个行业对数控机床的应用愈加广泛,包括模具、航天、汽车、机械、电子等领域。数控机床能够有效的解决复杂零件加工问题,同时也实现了加工自动化,在很大程度上提高了模具零件生产效率,降低人工投入成本。但是在数控铣床工艺实际应用中,依然存在着难以解决的问题。例如加工零件带有斜面、结构尺寸不精准等。如果出现这一问题,就需要投入二次加工,甚至是多次加工,从而保障模具零件加工精度,降低了生产效率。就需要对数控铣床工艺进行逐步改进,从而提高模具零件加工质量和加工效率。
简介:摘要:数控铣床内部系统繁多,结构复杂,采用传统的基于规则的故障诊断推理方法无法快速准确的对故障问题进行精确诊断。针对这一问题,基于知识图谱技术提出了一种数控铣床故障诊断方法。首先,阐述了数控铣床的基本结构、工作原理以及在运行过程中所遇到的常见故障;然后,基于SWRL规则对数控铣床的本体模型进行推理规则构建,通过本体模型完成数控铣床的知识图谱构建;最后,以机床主轴为实例,构建了主轴故障诊断的知识图谱,对基于知识图谱的数控铣床故障诊断方法进行了验证。研究结果表明:在输入征兆缺失的条件下,采用该方法得到的故障诊断准确率达到95.3%,远高于传统的基于规则的故障诊断推理方法的准确率,有效地解决了以往征兆缺失时故障诊断准确率低的问题;同时,知识图谱的应用也可为其他机械设备智能诊断方法提供一种新的思路。