贾 勇，陈晓飞，翟 旭

(1.新疆工程学院 信息工程学院，乌鲁木齐 830023；2.中国铁路乌鲁木齐局集团有限公司 科学技术研究所，乌鲁木齐 830023)

0 引言

数控机床是一个由机、电、液组成的一个结构复杂的机电系统，相比较于传统机床，数控机床的机电系统自动化性能更好[1]。因为数控机床结构的复杂性，不同数控机床的结构点可能会引起同一个故障，因此数控机床发生故障时，机床故障监测诊断结果往往都是错误的。近年来，数控机床领域的发展越来越好，带来的经济效益越来越高，如果数控机床因为故障停止工作，引发的后果很难弥补，所以解决以上问题是数控机床领域的重中之重[2-3]。设备故障诊断技术是认识和掌握设备运行过程的状态，判断其整体或局部的正常或异常，及早发现故障及其原因，并预测故障发展趋势的技术。机器故障诊断技术属于信息技术范畴，是利用被诊断对象提供的各种有用信息，对其进行分析处理，以获取设备状态的特征参数，从而作出正确的诊断结论。利用实时检测到的状态信息便可及早发现加工误差，并尽快进行修正，从而达到降低产品废品率，节约企业成本的目的。

目前我国数控机床领域故障监测诊断功能单一并且故障诊断结果准确率低，NI CompactRIO(本文题目和下文简称为CRIO)是美国NI公司最新研究出基于计算机技术和网络技术的嵌入式系统，应用该系统进行故障监测，其工作原理是根据监测和采集数控机床的运行参数，利用远程上位机对数控机床的加工状态进行合理的分析和诊断，加大数据分析的精度以便达到提高机床的故障诊断能力的目的，减少故障对数控机械工业带来不必要的损失[4-5]。……