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基于FP-Growth算法的数控机床故障特征分析
文献摘要：
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.
文献关键词：
数控机床;关联规则;故障特征分析
中图分类号：
作者姓名：
曾夏;张富强;邵树军;杜超
作者机构：
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室,陕西西安710064;长安大学智能制造系统研究所,陕西西安710064;陕西法士特齿轮有限责任公司,陕西西安710119
文献出处：
引用格式：
[1]曾夏;张富强;邵树军;杜超-.基于FP-Growth算法的数控机床故障特征分析)[J].机床与液压,2022(16):174-180
A类：
B类：
FP,Growth,数控机床,机床故障,故障特征分析,故障问题,及时响应,故障原因,快速识别,制造单元,运维数据,关联规则挖掘,算法实现,故障模式,故障诊断模型,支持度,置信度,推演,演出,关联概率
AB值：
0.261885
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