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數控加工中心是數字控制加工中心的簡稱，是一種裝有程序控制系統的自動化加工中心，廣泛運用于各種行業的生產加工中。隨著制造系統的規模與結構性復雜性迅速增長，數控加工中心控制系統也面臨著越來越多的故障問題。一旦數控加工中心出現故障，就將影響加工的效率和準確度。

針對數控加工中心的故障診斷問題^11]，學界已經開展了卓有成效的研究工作。文獻[2?3]采用了故障樹分析方法，對數控加工中心的故障進行診斷。但在構建故障樹時的工作量相當繁重，難度也較大，不能夠及時判斷并解決故障問題。文獻[4]采用了粗糙集和證據理論的研究方法，提出了一種智能故障診斷方法。但該方法過分依賴自身知識庫，且對數據噪聲過分敏感。文獻[5,6]則采用了人工神經網絡的分析方法，模仿人類專家的聯想和直覺，為數控加工中心故障診斷提供了一條新的路徑。然而其理論尚未完善，目前還不能夠達到人類專家的水準，因此該方法可靠性較低。

然而在數控加工中心可能出現的故障^[7'^8]中，由限位傳感器等引起的故障是最致命的，有可能導致整個加工中心的破壞，甚至更加嚴重的后果。數控加工中心所進行的任何工作，都必須在確保安全的條件下進行，因此保證數控加工中心每一軸限位傳感器的正常工作是首要任務。而？<5時網^[9]是研究離散事件動態系統的一種很重要的工具，一些學者™就運用了 Petri網對柔性制造系統進行建模和分析^[1^112],而數控加工中心是柔性制造系統中的一部分，因此將Petri網理論與數控加工中心控制系統相結合，能夠簡潔、深刻的刻畫出數控加工中心控制系統各個部分的動態性質。

為此，本文首先根據數控加工中心各單元之間的運行邏輯和動態特性，采用分塊建模的思想，建立數控加工中心控制系統的Petri網模型；然后根據各故障類型的行為特征，采用不可觀變遷模擬故障，獲得該系統的故障Petxi網模型；最后提出相應的故障診斷算法，來判斷數控加工中心是否發生的故障，并推理出發生故障的元件。并且全文中以一個四軸聯動橋式切割機為例子，將文章中的方法加以使用和驗證。與文獻[2?3]相比，本文中采用構建標簽Petri網模型的方法，對系統中所有信號貼上標簽，通過觀察標簽序列來判斷是否有故障發生；與文獻[7?8]相比，本文針對所有由傳感器信號引起的故障類型，采用不可觀測變遷模擬故障，建立了故障Petri網模型，最終根據該模型得到了相應的故障診斷算法；而與文獻[11?1.2]對比，本文對數控加工中心控制系統內部的各個工作單元進行建模，能準確判斷發生故障的元件。

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結束語：

本文首先對數控加工中心控制系統進行了 Petri網建模，然后針對該系統可能由傳感器所引起的故障類型，添加故障變遷，從而獲得了該系統的故障Petri網模型，并再利用該系統內的信號，針對這些故障類型提出了相應的故障診斷方法，從而能夠判斷系統出現故障的原因。考慮到已有相應的故障診斷算法，因此在接下來的研究中可以通過編寫相應的上位機軟件，使其不僅能夠實時監控加工中心的狀態，還能在故障發生時及時正確的判斷故障的原因，并給出相應的解決方案。