基于机器学习的数控机床故障诊断与智能维护方法研究  

作　　者：郑光就 

机构地区：[1]广西梧州农业学校,广西贺州542899

出　　处：《中国机械》2024年第28期55-58,共4页Machine China

摘　　要：本文探讨了基于机器学习的数控机床故障诊断与智能维护方法。通过收集数控机床的振动、温度、电流等多源异构数据,运用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等机器学习算法,建立了数控机床的故障诊断模型。同时,针对数控机床的故障特点,提出了基于剩余寿命预测的智能维护策略。试验结果表明,SVM算法在故障诊断任务上取得了93.7%的准确率,优于其他算法;而RF算法在剩余寿命预测任务上表现最佳,平均绝对误差(MAE)为0.26。本文提出的故障诊断与智能维护方法可有效提高数控机床的运行可靠性与维护效率,对推动智能制造的发展具有重要意义。

关 键 词：数控机床 故障诊断 智能维护 机器学习 剩余寿命预测 

分 类 号：TG659[金属学及工艺—金属切削加工及机床] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]