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  任何機械都會有故障的一天，所以在數(shù)控設(shè)備中有故障預(yù)報的性能，這大大解決了機械故障的問題。目前在這一方面上，數(shù)控設(shè)備故障診斷預(yù)報技術(shù)的研究主要是沿著診斷預(yù)報系統(tǒng)架構(gòu)研究、職能診斷預(yù)報方法研究、故障機理及故障模型研究和系統(tǒng)集成技術(shù)研究等四個方向深入開展。數(shù)控車床的故障診斷預(yù)報不僅有一般設(shè)診斷預(yù)報的特點，而且表現(xiàn)得更復(fù)雜，更特殊，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

1、故障發(fā)生的高可能性 數(shù)控設(shè)備的高度柔性，必然要求系統(tǒng)內(nèi)部具有高度靈活性和運行模式的多樣性，增長了系統(tǒng)的不確定因素和在模式轉(zhuǎn)換過程中故障發(fā)生的高可能性。

2、數(shù)控設(shè)備復(fù)雜，同時加工以柔性任務(wù)為目標，加工類型、過程、工況多樣，因此難以全面搜集正常與異常狀態(tài)的先驗樣本和模式樣本。

3、故障快速定位難度大 由于數(shù)控設(shè)備各部件間的動態(tài)聯(lián)動性、離散性致使故障的傳播性、故障源的分散更加明顯。同時過程狀態(tài)及故障的斷續(xù)性、突發(fā)性、模糊性、關(guān)聯(lián)性及時變性的明顯，致使故障征兆信息和設(shè)備狀態(tài)信息的獲取難度大。

4、易產(chǎn)生誤診、漏診 加大過程中隨機干擾因素影響大，使診斷預(yù)報系統(tǒng)的誤診、漏診的可能性更大，診斷預(yù)報推理的精確性和結(jié)論的可信度都有所下降。

5、加工過程中信息量大而繁雜 適合于監(jiān)控、診斷與預(yù)報的信息資源需要挖掘，對監(jiān)控策略、故障特征提取和診斷預(yù)報知識庫管理等環(huán)節(jié)提出來了挑戰(zhàn)。

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