基于改进蚁群算法的数控机床故障诊断方法

为提高数控机床的保障与维护管理水平，推动我国制造产业的高质量循环发展，设计一种基于改进蚁群算法的数控机床故障诊断方法。采集数量机床设备的运行数据，利用粗糙集理论提取故障特征信号，应用改进蚁群算法构建数控机床的故障诊断模型，通过蚁群信息素的初始化与动态更新，寻找最优路径，实现对数控机床设备故障的智能化辨识与诊断。仿真测试结果显示，对于随机10组不同故障的数据信息，该方法的故障诊断时间均值约0.118 7 s、具有高效性，实际诊断结果与期望输出结果的平均误差约0.000 6、误差极小，具有精确性与适用性，为数控机床的维护管理工作提供了一种可靠的技术支持。