【摘 要】
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数控机床故障问题的及时响应、故障原因精准判断以及解决方案的快速识别是实现制造单元智能化的关键。基于数控机床历史运维数据，采用关联规则挖掘FP-Growth算法实现数控机床故障模式、原因的关联规则挖掘。首先对运维数据进行故障特征分析，构建基于关联规则的故障诊断模型；其次，通过对历史故障模式及其相应故障原因进行挖掘，生成故障诊断关联规则；最后结合关联规则的支持度、置信度等评估指标进行分析，并推演出关联
【机 构】
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长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
【基金项目】
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陕西省科技重大专项（2018zdzx01-01-01）； 陕西省自然科学基金（2021JM-173）； 中央高校项目（300102250201）；
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数控机床故障问题的及时响应、故障原因精准判断以及解决方案的快速识别是实现制造单元智能化的关键。基于数控机床历史运维数据，采用关联规则挖掘FP-Growth算法实现数控机床故障模式、原因的关联规则挖掘。首先对运维数据进行故障特征分析，构建基于关联规则的故障诊断模型；其次，通过对历史故障模式及其相应故障原因进行挖掘，生成故障诊断关联规则；最后结合关联规则的支持度、置信度等评估指标进行分析，并推演出关联概率的大小，验证了FP-Growth算法用于数控机床故障特征分析的可行性和合理性。
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