大型数控机床故障诊断一般思路总结

首先，由于大型机床故障原因多而杂，将故障原因大致分类，根据工作经验按照可能性大小依次排列。其次，在排除每类原因时要充分使用一些诊断方法，一般包括互换法、排除法、PMC(或PLC)在线诊断法、软件测试法等。具体诊断故障时，要深入理解“控制原理”，从原理上进行诊断才能“以不变应万变”，并且要把故障原因逐步“由多变少”，直到故障确切定位。后，故障排除后，须经多次测试才能确保故障彻底被排除，力争“零返修”，并设法从根本上设计出有效的改进方案。

4结语

通过实际工作中攻克的典型故障诊断实例，分析了引发故障的具体原因以及诊断方案，在彻底排除故障的同时，又从根本上做出了改进措施，后总结出故障诊断的一般思路，了大型数控机床故障诊断和维修效率，在行业内具有较强的可借鉴性和推广价值。

装置优点：

1、护罩每片可连发同动，完全不同于一般护罩一片接一片拉动式，因此噪音低。

2、采用装置之护罩可以增长使用寿命。

3、钢板防护罩装置可使护罩移动速度升到120m/min及承受更高的G值（2G）。

4、钢板防护罩装置使护罩同动且平行（避免了一般剪力式防护罩仍有蛇行的缺点）。

5、在高速时可以更平稳，没有振动产生。1数据挖掘技术

数据挖掘技术，就是借助处理工具有效提取隐藏在大量数据体系内有利用价值的信息，并且将信息进行汇总，依据信息的概念、信息的关联性规则以及信息的规律完成信息分类处理，以备后续建立完整的应用框架方案。需要注意的是，因为数据挖掘技术本身涉及不同的领域，是一种集成化的技术模式，因此，在实际应用过程中，能将信息从简单的查询转变为数据的挖掘汇总，不仅为人们创设良好的工作决策提供保障，也能建立更加系统化的技术支持体系[1]。在对大数据发展背景进行集中研究的过程中，要想满足数据分析要求，就要整合数据挖掘技术的具体流程，确保能按照标准化模式和管理要点完善相应工作，从而提升管控体系的基本效率。首先，要保数据准备工作满足预期，按照标准化流程进行数据的分析和判定。其次，要进行集中的数据挖掘，合理性建构系统化调控机制和管理模式，保数据挖掘技术的应用效果符合预期。后，要对挖掘结果进行解释和对应评估，从而发挥不同算法以及应用管理的价值，其中，聚类分析、关联法则分析以及分类分析都是较为常见的。

2数控机床故障分析

要想在数控机床管理工作中有效应用数据挖掘技术，就要全面了解数控机床的常见故障，从而建立针对性的判定机制，优化管理结构的时效性，也为后续建立更加科学化的处理机制创设良好的平台[2]。

2.1FMECA技术分析法

在对数控机床进行故障分析和判定的过程中，要结合具体情况和实际应用要点进行全面分析和判定，整合对应的信息体系。追溯对于FMECA项目的研究，早是应用在航天工业中，为了进一步发挥其实际价值和应用优势，国外针对FMECA（图1）的应用模式建立了相应的管理标准。FMECA技术主要是对差异化产品进行故障的判定分析和确认处理，并且能结合相应的故障模式完成对比分析，从而获取评价结果，落实可靠性辨认工作，能有效发挥技术优势维护运行效率，大化减少数控机床的故障问题，也能针对一些可能出现的故障隐患进行纠察，从而保故障判定模式更加贴合实际应用要求。