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，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，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，要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。
2.2FTA技术分析法
在对数控机床进行分析的过程中，FTA也是较为常见的，在应用技术的过程中，要借助倒立的树状分析逻辑因果关系图进行故障的判定，并且依据故障问题落实相应的维修处理。也是说，在FTA故障分析模式（下页图2）建立和实际应用过程中，能在系统检查的基础上建立合理化监控模式，尽量降低相应设备的运行故障问题。另外，在FTA应用的过程中，因为故障树较为复杂，且相应的数据计算模式也比较困难，这需要相关技术人员借助二级制判断对技术进行应用，从而提升计算的时效性，为故障处理工序的综合升级奠定基础[3]。需要注意的是，利用FTA对数控机床进行故障分析，要确保计算机能设定在故障树分析模型位置，从而建立规则相匹配的分析体系，获取对应的匹配结果，如果实际分析过程中出现了结果不匹配的问题，要进行人工补齐。基于此，建立完整的FTA技术模式，确保能对数控机床展开深度且完整的分析，发挥技术优势，提升数控机床的运行效率。
3数据挖掘技术在数控机床可靠性分析中的应用
在数控机床可靠性分析工作开展过程中，落实数据挖掘技术能在提升应用效率的同时，保可靠性分析和以及稳定性分析判定工作有序开展，从而整合对应的应用模式，维护数控机床的运行效率和综合应用价值，真正意义上发挥数据挖掘技术的优势，数控机床项目的可持续发展[4]。
3.1数控机床可靠性建模工作
为了保数控机床可靠性分析项目的合理性和应用的完整性，要做好充分的前期准备，确保建模工作落实到位，从而满足实际可靠性分析需求，提升对应的控制效率，并且借助产品结构完成逻辑分析模型的建立和处理。在建模工作开展的过程中，因为可靠性模型种类较多，因此，要结合实际情况进行甄选和判定。常见的数控机床可靠性模型主要包括并联模型、串联模型、混联模型等，需要借助不同的模块进行组合处理，完成具体信息的分析和判定。与此同时，在实际判定工作开展的过程中，要借助GO方法完成整机建设工作，有效依据模型的差异进行不同部件的分析和判定，提升可靠性处理效果，也为进一步维护建模工序的速度以及便利化程度提供保障[5]。只有从根本上建模工作的时效性，才能为后续可靠性判定工作的落实和优化创设良好的平台，提升具体问题具体分析的时效性，也能为后续数据挖掘项目的综合处理提供保障。
