王家海 刘旭超 彭劼扬

摘要：数控机床在制造领域有着举足轻重的地位，由于故障复杂多样，能快速定位故障原因的经验丰富的工程师比较稀缺。本文以数控机床故障诊断专家知识为研究对象，提出合适的知识表达结构，使之结构化以便于提高检索效率及后续的相似性推理；在对故障现象检索的基础上，应用simrank算法根据故障现象与故障原因之间多对多的关系，推理得到不同故障现象之间的相似度，据此给出知识库中的相应解决方案。最终实现了基于西门子808d数控系统的机床故障诊断专家系统的开发。

关键词：数控机床；故障诊断；专家知识；Simrank算法

中图分类号：TH165 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）01-0001-03

0 引言

数控机床是机加工领域的重要生产设备，发生故障会严重打乱生产节奏。有研究表明，在排除故障时，要找出故障原因所花费的时间远大于维修过程，而且需要经验丰富的工程师才可以。为了实现对数控机床的最大化利用，通过信息技术使普通维修人员可以借鉴专家经验，实现对故障原因的快速定位。

近年来，国内外对于数控机床故障诊断投入了大量的研究，主要方法有专家系统法，故障树分析法和模糊集合论等方法。专家系统是根据专家经验知识以及分析问题的思维方式，建立故障诊断知识库和推理机来协助故障诊断。故障树分析法是将系统故障产生原因由总体至局部按树状逐渐细分的分析方法[1]。黄江涛等[2]根据故障树分析法的理论基础，设计了递归算法、基于BDD图求解MCS算法及模块化分解算法，并以数控机床急停实例分析了算法流程。……