制造业自动化
製造業自動化
제조업자동화
MANUFACTURING AUTOMATION
2008年
7期
21-23
,共3页
故障诊断%神经网络%联想记忆%数控机床
故障診斷%神經網絡%聯想記憶%數控機床
고장진단%신경망락%련상기억%수공궤상
文章根据数控机床故障诊断的特点,分析了数控机床故障诊断系统的故障原因和故障源,然后引入一种带联想记忆功能的神经网络模型,并介绍了这种模型的原理和算法;最后利用所得的神经网络模型,对该故障系统的样本进行学习并记忆,再就检测或用户输入得来的故障原因进行联想回忆,得到诊断结果.实验结果表明,这种基于神经网络联想记忆的数控机床故障诊断系统简单,且能满足数控系统的故障诊断要求.
文章根據數控機床故障診斷的特點,分析瞭數控機床故障診斷繫統的故障原因和故障源,然後引入一種帶聯想記憶功能的神經網絡模型,併介紹瞭這種模型的原理和算法;最後利用所得的神經網絡模型,對該故障繫統的樣本進行學習併記憶,再就檢測或用戶輸入得來的故障原因進行聯想迴憶,得到診斷結果.實驗結果錶明,這種基于神經網絡聯想記憶的數控機床故障診斷繫統簡單,且能滿足數控繫統的故障診斷要求.
문장근거수공궤상고장진단적특점,분석료수공궤상고장진단계통적고장원인화고장원,연후인입일충대련상기억공능적신경망락모형,병개소료저충모형적원리화산법;최후이용소득적신경망락모형,대해고장계통적양본진행학습병기억,재취검측혹용호수입득래적고장원인진행련상회억,득도진단결과.실험결과표명,저충기우신경망락련상기억적수공궤상고장진단계통간단,차능만족수공계통적고장진단요구.
