A Review of Fault Diagnosis Research Methods for CNC Machine Tools

断层(地质) 计算机科学 钥匙(锁) 人工神经网络 过程(计算) 故障树分析 人工智能 机器学习 机床 数控 专家系统 故障检测与隔离 工程类 可靠性工程 机械加工 机械工程 执行机构 地震学 地质学 操作系统 计算机安全
作者
Tianjie Zhao,Jingyu Ma,Jia Wang
标识
DOI:10.1109/imcec55388.2022.10020017
摘要

With the rapid development of science and technology, the cycle of upgrading CNC machine tools is getting shorter and shorter, but the cost is still expensive. For enterprises that rely on CNC machine tools to process, production efficiency is on the one hand, and extending the working time of machine tools is also the key to create value. Therefore, fault detection and diagnosis are imminent. This paper summarizes several representative methods according to all the solutions of fault diagnosis. Since the birth of CNC machine tools, various novel fault detection methods, such as vibration diagnosis, nondestructive testing, expert system, fault tree, and deep learning, have gone from artificial to intelligent, from the original "look, hear, and touch" to advanced neural networks, whether mechanical detection methods, Or deep learning is a method to solve the problem, and the most appropriate method should be selected according to the actual situation.

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