信息 3)远程信号分析包括诊断服务方和客户方所进行的信息 分析两个方面。服务方信号分析功能主要在于信号特征自动提取 客户方信号分析功能主要在于提供远程信号分析工具 (4)远程故障诊断针对某一诊断对象,采用相应的某一诊断 方法或某些诊断方法的融合。对异地设备进行远程故障诊断,快 速传送诊断结果 (5)远程协作诊断提供多诊断系统和专家的异地诊断协作 环境,还包括对诊断对象的诊断结果的综合。 45应用人工神经网络(ANN)进行诊断 由于ANN具有联想、容错、自适应、自学习和处理复杂多 模式等特点,近年来开展了诸多研究和应用。这种方法将被诊断 的系统的症状作为网络的输入,将所要求得到的故障原因作为网 络的输出,并且神经网络将经过学习所得到的知识以分布的方式 隐式地存储在网络上,每个输出神经元对应着一个故障原因。目 前常用的几种算法有:误差反向传播(BP)算法、双向联想记忆 (BAM模型和模糊认识映射(FCM等 近几年来,人工神经网络广泛用于许多工程领域.包括故障 诊断,因为神经网络有着比传统估计更好的潜在特性:①强大的 非线性映射特性,使之易于建立起像液压和航空动力系统这样 些复杂的非线性系统和随机过程的模型。②神经网络承受硬件损 坏的能力比一般计算机强得多。③即使对十未知类型的故障也能 通过学习识别出来。④并行处理能力。⑤神经网络能同时处理定 量和定性信息,提高故障诊断的性能。神经网络用于数控系统的 故障诊断研究必将有很大的发展。 46多传感器信息融合技术 要保证数控机床长期无故障运行及在故障情况下快速诊断和 排除故障,需要监测系统进行加工状态监视以及提供故障情况下 的状态信息,另外还需要信息处理技术对状态信息分析提取特征 以供监视或故障诊断使用。由于数控系统内在的复杂性和关联 性.过去传统单因素监测相信息处理已显得力不从心。多传感器 信息融合概念的提出,为CNC状态监测开辟了新途径。多传感器 信息融合就是充分合理地选取各种传感器,提取对象的有效性信 息,充分利用多个传感器资料,通过对它们合理支配和使用,把 多个传感器在空间或时间上冗余信息或互补信息依据某种准则来 进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述,使该信息系统 由此获得比它的各组成部分的子集所构成的系统更为优越的性 能。利用多传感器对CNC进行诊断,能大大降低误判率、漏判率, 提高诊断准确度,采用信息融合技术,先对同一层次的信息进行 融合,获得更高层次的信息,再汇入相应的信息融合层次,这样 从低层至顶层对多元信息进行整理合并,逐层抽象,从而取得比 单一传感器更准确更具体的诊断结果。由于ANN具有大规模并 行处理能力、抗干扰能力及高皮的非线性特性,可将它用于多传 1111 信息。 (3)远程信号分析 包括诊断服务方和客户方所进行的信息 分析两个方面。服务方信号分析功能主要在于信号特征自动提取； 客户方信号分析功能主要在于提供远程信号分析工具。 (4)远程故障诊断 针对某一诊断对象，采用相应的某一诊断 方法或某些诊断方法的融合。对异地设备进行远程故障诊断，快 速传送诊断结果。 (5)远程协作诊断 提供多诊断系统和专家的异地诊断协作 环境，还包括对诊断对象的诊断结果的综合。 4.5 应用人工神经网络（ANN）进行诊断 由于 ANN 具有联想、容错、自适应、自学习和处理复杂多 模式等特点，近年来开展了诸多研究和应用。这种方法将被诊断 的系统的症状作为网络的输入，将所要求得到的故障原因作为网 络的输出，并且神经网络将经过学习所得到的知识以分布的方式 隐式地存储在网络上，每个输出神经元对应着一个故障原因。目 前常用的几种算法有：误差反向传播(BP)算法、双向联想记忆 (BAM)模型和模糊认识映射(FCM)等。 近几年来，人工神经网络广泛用于许多工程领域．包括故障 诊断，因为神经网络有着比传统估计更好的潜在特性：①强大的 非线性映射特性，使之易于建立起像液压和航空动力系统这样一 些复杂的非线性系统和随机过程的模型。②神经网络承受硬件损 坏的能力比一般计算机强得多。③即使对十未知类型的故障也能 通过学习识别出来。④并行处理能力。⑤神经网络能同时处理定 量和定性信息，提高故障诊断的性能。神经网络用于数控系统的 故障诊断研究必将有很大的发展。 4.6 多传感器信息融合技术 要保证数控机床长期无故障运行及在故障情况下快速诊断和 排除故障，需要监测系统进行加工状态监视以及提供故障情况下 的状态信息，另外还需要信息处理技术对状态信息分析提取特征 以供监视或故障诊断使用。由于数控系统内在的复杂性和关联 性．过去传统单因素监测相信息处理已显得力不从心。多传感器 信息融合概念的提出，为 CNC 状态监测开辟了新途径。多传感器 信息融合就是充分合理地选取各种传感器，提取对象的有效性信 息，充分利用多个传感器资料，通过对它们合理支配和使用，把 多个传感器在空间或时间上冗余信息或互补信息依据某种准则来 进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该信息系统 由此获得比它的各组成部分的子集所构成的系统更为优越的性 能。利用多传感器对 CNC 进行诊断，能大大降低误判率、漏判率， 提高诊断准确度，采用信息融合技术，先对同一层次的信息进行 融合，获得更高层次的信息，再汇入相应的信息融合层次，这样 从低层至顶层对多元信息进行整理合并，逐层抽象，从而取得比 单一传感器更准确更具体的诊断结果。由于 ANN 具有大规模并 行处理能力、抗干扰能力及高皮的非线性特性，可将它用于多传