通过对数控机床典型故障案例的介绍,说明了数控系统、进 给传动链、主轴变速挂档、工作台交换、润滑系统和接口信号的 故障诊断的方法,有助于读者对数控机床的故障诊断有整体和综 合性的考虑

第一章 绪论 第二章 数控机床维护及故障诊断 第一节 数控机床的验收与精度检测 第二节 数控机床的维护 第三节 数控机床的故障处理 第四节 数控系统故障诊断的方法 第五节 数控机床的抗干扰 第三章 数控机床机械结构故障诊断 第一节 数控机床机械故障诊断方法 第二节 主轴部件 第三节 滚珠丝杠螺母副 第四节 导轨副 第五节 刀库及换刀装置 第六节 液压与气压传动系统 第四章 伺服系统故障诊断 第五章 数控机床I/O控制的故障 第一节 数控机床PLC的功能 第二节 PLC输入/输出元件 第三节 数控机床PLC控制的故障诊断 第六章 MNC863T数控系统故障诊断 概述 系统构成 总线结构形式 组成 连接关系 数控系统故障诊断

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础