【摘 要】
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为快速对数控机床故障进行在线定位与诊断，提出基于循环神经网络的数控机床故障诊断技术。通过提取网络节点，建立基于循环神经网络的“门”判别结构；引入模糊边界理论，对机床故障特征空间进行分类；通过组织故障诊断样本的方式，完成规则可信度率的统计与判别，实现对数控机床故障的在线诊断。以CAK6150数控机床作为研究对象，经过数据归纳可知，在循环神经网络支持下，故障诊断数据的实际输出与理论值非常接近，且收敛速
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为快速对数控机床故障进行在线定位与诊断，提出基于循环神经网络的数控机床故障诊断技术。通过提取网络节点，建立基于循环神经网络的“门”判别结构；引入模糊边界理论，对机床故障特征空间进行分类；通过组织故障诊断样本的方式，完成规则可信度率的统计与判别，实现对数控机床故障的在线诊断。以CAK6150数控机床作为研究对象，经过数据归纳可知，在循环神经网络支持下，故障诊断数据的实际输出与理论值非常接近，且收敛速度较快，能够较好解决制造类企业的机械设备应用故障问题。
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