计算机系统应用 ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃ－ｓ－ａ．ｏｒｇ．ｃａ ２０１５年第２４卷第９期 数控机床进给伺服系统故障诊断的人工智能实现 张新亮 （重庆工业职业技术学院机械工程学院，重庆４Ｏ１ １２０） 摘要：以ＦＡＮＵＣ ０ｉ数控机床为研究对象，对进给系统的典型故障现象和原因进行深入分析．提出一种模糊神经 网络和专家系统互补的数控机床进给系统故障诊断方法及原理，并给出采用ＶＣ．ＮＥＴ实现的具体方案． 关键词：数控机床；故障诊断；进给系统；人工智能；模糊神经网络；专家系统 Ｆａｕｌｔ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ＣＮＣ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｏｏｌ ｏｆ Ｆｅｅｄ Ｓｅｒｖｏ Ｓｙｓｔｅｍ ｖｉａ Ａｒｔｉｉｆｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｍｅｔｈｏｄ ＺＨＡＮＧ Ｘｉｎ—Ｌｉａｎｇ （Ｍｅｃｈａｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｃｏｎｇｑｉｎｇ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｐｏｌｙｔｅｃｎｉｃ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０１ １２０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔａｋｉｎｇ ＦＡＮＵＣ ０ｉ ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌ ａｓ ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔ ｏｆ ｓｔｕｄｙ，ａ ｄｅｐｔｈ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｏ ｈｔｅ ｔｙｐｉｃａｌ ｆａｕｌｔ ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ ．ｎａｄ ｒｅａｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｆｅｅｄ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｔ ｓｙｓｔｅｍ，ａ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌ ｆｅｅｄ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｎｄ ｉｔ ｇｉｖｅｓ ａ ｃｏｎｃｒｅｔｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＶＣ．ＮＥＴ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｆｉｎａｌｌｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＮＣ ｍａｃｈｉｎｅ；ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｆｅｅｄ ｓｙｓｔｅｍ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｅｘｐｅａ ｓｙｓｔｅｍ 数控机床进给伺服系统（ＦＳＳ）是数控机床重要的 次插补运算，给出每个插补周期各轴的位移增量并作 组成部分，数控机床的故障现象和原因之间关系错综 为轴卡的输入数据，轴卡是位置环、速度环和电流环 复杂，一旦发生故障，诊断维修是一项复杂的工作， 的硬件支撑，配合数字伺服务软件实现进给位置、速 ＦＳＳ包含了数控机床上最核心和技术最复杂的环节， 度和电机转矩的控制．半闭环控制的反馈信号由伺服 一旦发生故障更是难以解决．本文以ＦＡＮＵＣ ０ｉ系统 电机的内装编码器经伺服驱动器提供，全闭环控制的 的数控机床为对象，在对ＦＳＳ分析后给出了ＦＳＳ 的故 位置反馈信号是由装在导轨上的直线光栅尺经ＳＤＵ 障模型，在此基础上建立基于神经网络的ＦＮＮ ＥＳ诊 提供．通过ＦＳＳＢ总线建立ＣＮＣ、轴板、ＳＶＭ和ＳＤＵ 断模型，给出用于离线故障诊断的智能软件的具体实 之间的联系，承接着它们之间的移动指令、反馈信息、 现． 报警和准备信息等数据的双向传输．超程急停回路继 电器的常开分别接入ＰＭＣ和电源模块，急停信号经 １ ＦＳＳ的故障分析及故障模型的建立 ＰＭＣ程序处理后通过Ｇ８．４通知ＣＮＣ，电源模块根据急 １．１故障分析 停信号控制ＭＣＣ线圈得失电，进而决定三相２００Ｖ电 ＦＳＳ其常见机电结构及工作原理［１］图１所示，与伺 通断．电源模块向伺服驱动模块提供３００Ｖ动力电和 服相关的插补控制、数字伺服、ＰＭＣ控制软件和ＰＭＣ ２４Ｖ控制电，同时进行模块问报警及使能信号传递． 应用程序等存放在ＦＲＯＭ里，伺服参数、补偿数据和 伺服驱动器驱动电机按指令要求旋转，经图１所示的 ＰＭＣ程序等放在ＳＲＡＭ里．加工程序经过译码、刀补 机械传动控制工作台运动．综上，归纳出进给系统的 处理和速度预处理后，系统每隔一个插补周期执行一 故障现象及分类［２】如表１所示． ①收稿时间：２０１５—０１．１５；收到修改稿时间：２０１５—０３．１８ ２５６研究开发Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ２０１５年第２４卷第９期 ｈｔｔｐ：Ｈｗｗｗ．ｃ—Ｓ－ａ．ｏ曙．ｃａ 计算机系统应用 统和机卜＿．—Ｈ ＦＲＯＭ／ＳＲＡＭ￣． Ｈ机床厂和用户数据 匪 回牺ｌ型 表１进给系统的故障现象及分类 软件 １）数字伺服２ 过热３）超程４）编码器报警５）ＰＭＣ报警６）编程／操 报警 作错误７）系统报警８）ＦＳｓＢ报警９）驱动器报警 指ＣＮＣ、ＰＳＭ、ＳＰＭ、ＳＶＭ、ＳＶＵ、ＳＶＰＭ、变压器、编码 器、伺服电机、光栅尺、光栅适配器、Ｉ／Ｏ ＬＩＮＫ单元和手脉 硬件 等硬件上的发光二极管、７段ＬＥＤ数码管、保险丝、保护开关 报警 和检测接口等的一个或多个提示出的故障，如过流、过热、 过载、高压、欠压、保险丝断、参数不当、软和硬断线、跳 闸、风扇停止、反馈问题等． 无警 １）不转２）爬行３）振动４）失控５）过冲６）窜动 １．２相关Ｗｅｂ页面获取 软件报警是由数控系统自身诊断软件完成检测并 在显示器上显示．硬件报警是指各硬件通过自身的软 硬件检测功能来检测并通过发光二极管、保险丝、保 护开关和数码管等给予指示的报警，也包含使用硬件 检测装置获取的信息和指示．多数有报警故障，根据 软报警信息，结合二极管、保险丝和数码管状态，借助 计算机进行人工或智能搜集各类手册、书籍、电子 知识库和数据库、维修案例记录等，人工分析便可诊 断出问题．为减轻人的负担，也可分别建立软件和硬 件报警的多级人工智能．无报警故障多以机床不正常 运动呈现，故障诊断复杂，可人工智能的方法解决． 本文归纳出７种故障现象和１９种故障原因，现象和原 因间有强的耦合性【３】，如表２所示． 表２故障现象与故障原因的对应关系 故障 ①电机过热②电机不转⑨窜动④爬行⑤噪声振动 现象 ⑥失控⑦过冲． 现象 ①：１）、２）、３）、４）．②：１）、２）、３）、５）、６）．③：７）、８）、９）、１０）、 原因 ｌ１）、ｌ８）．④：ｌ０）、１１）、１２）、１３）．⑤：１）、２）、３）、４）、５）、７）、 ８）、１１）、１５）、１８）．⑥：４）、ｉｓ）、１７）．⑦：４）、１１）、１６）、１８）、１９）． １）切削条件不良２）机械传动故障３）电机不良４）伺服参数不良５） 驱动器故障６）指令信号或使能信号未输出接通７）反馈信号干 故障 扰８）指令信号不稳或干扰９）接线端子接触不良ｌＯ）传动链反向 原因 间隙大１ ｌ１速度增益过大或过小１２）传动链润滑不良１３）联轴 器不良１４）轴卡硬件故障１５）检测装置故障１６）反馈线或接口接 触不良１７）检测装置的反馈信号接反１８）位置增益不当１９）电机 与丝杠间刚性差 ２故障诊断的人工智能实现原理 将诊断型和维修型两种类型基于神经网络的ＦＦＮ 嵌入到ＥＳ中构建综合评估模型，ＦＮＮ负责数值计算。 ＥＳ负责符号处理，采用可视化编程软件ＶＣ．ＮＥＴ来实 现该模型算法和ＥＳ界面，用ＳＱＬ ２００５建立数据库． ２．１诊断模型的设计 模糊逻辑与神经网络结合起来的系统能充分发挥 各自的特点，实现对不精确或不确定信息处理，系统 既有较强学习能力和数据处理能力，又有较强知识表 达能力．原理【４】如下图２所示，一个ＦＮＮ模型能否成 功用于所选目标的故障诊断中，这取决于ＦＮＮ模型的 成熟度和训练方向，核心是样本的质量、数量和样本 方向，样本的获取可以是向服务器总端索取、客户端 之间共享和亲自制定，可通过实际测量和专家经验评 估法、故障案例和手册书籍总结法、档案记录和理论 研究法等，经总结提取后按照诊断模型的要求对信息 进行加工产生 项和ｙ项样本数据，故障诊断时，需要 用户亲自获取用于诊断的输入数据，由于故障现象信 息可以是不精确的，所以信息获取可以选简便方法， 输入数据的获取方法及数据加工规范如表３所示． 百 故障现【Ｉ象数据Ｉ Ｉ故障原 因数据 … Ｉ Ｉ …Ｙ１９ 慨 图２基于神经网络ＦＮＮ的故障诊断原理 表３故障现象的信息获取及加工规范 现象 信息获取 模糊分割 论域 隶属 过热 手感法或温 温、稍热、非常 【０，６】对应 高斯 度计法 热、极热 Ｏ～１００度 不转 观察＋经验 ０／正常、０．３５／机械问题、 Ｏ．７／电气问题、１／不确定 经验 窜动 千分表测丝 正常、轻微、严 【０，６】对应 高斯 杠轴向位移 重、非常严重 Ｏ～１．５ｍｍ 爬行 测量不均匀 正常、较轻、严 【０，６】对应 高斯 性Ａｖ／Ｖ 重、非常严重 Ｏ～１ 振动 便携测振 正常、轻微、较大、 １０，６１对应０ 高斯 仪测幅值 剧烈 ～１８０ｕｒｎ 失控 经验估量 ０／正常、Ｏ．５／轻微、１／严重 经验 过冲 经验估量 ０／正常、Ｏ．５／轻微、１／严重 经验 Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ研究开发２５７ 计算机系统应用 ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃ—ｓ・ａ．ｏｒｇ．ｃｎ ２０１５年第２４卷第９期 对于用简易方法可测的故障现象，可采用函数法 进行模糊化，如图２，对输入量进行尺度变换，然后根 据高斯基函数计算隶属度，经比较分析后确定该实际 量的语言值，进而得到该输入量的模糊化结果．对于 不方便测量的故障现象，可采用专家经验法直接给出 模糊语言值，对于Ｙ项数据，可采用经验法并依据模 糊范畴直接给出０～１之的模糊单值或准确值，模糊范 畴给出了属于一定有、可能有、不清楚有无、不太可 大于０．５的数值对应的大原因和解决 为了能够得到 更深入细致的原因和结果，可进一步建立各一级大原 因对应的子级模糊神经网络，也可把Ｏ项中每个数值 对应的０～１范围划分为若干个区间，根据不同区间来 制定对应的子原因和解决，存储于Ｆ表中，根据查询 Ｏ项中所有大于０．５的数值所处的范围来直接查询Ｆ 表．本文采用第３种办法，即建立维修型二级神经网 络，样本中的ｚ项代表故障的详细子原因和解决信息， 能有和一定没有这些存在程度的描述和对应隶属度范 其模糊化结果ｔ项为２进制编码下对应的１９个ｌ０进 围．样本的输入和输出经模糊化处理后的ｒ和Ｏ项构成 第ｉ条规则并存储于规则库中，规则库可用于神经网 络的模糊推理训练．神经网络采用ＢＰ神经网络的算 法，输入层、中间层和输出层节点数分别为３８、ｌ０和 ｌ９，选隐含层和输出层神经元的激活函数分别为双曲 正切函数和Ｓｉｇｍｏｉｄ激励函数，初始学习率为０．０５，各 层权值和阈值的初始值取卜－１／２２￣１／２２］之间的随机数， 动量因子为０．９，最大训练步数为１０００步，控制误差为 ０．００１，采用变步长法，按梯度下降法并附加一个使搜 索快速收敛的动量因子去修正网络的权系数． ２．２专家系统诊断模型的设计 ＦＮＮ仍存在数据存储能力差、解释能力低等缺陷， 而基于ＦＮＮ的专家系统，能发挥ＦＮＮ微观上模拟人 经验思维机制，及ＥＳ宏观上模拟人逻辑思维机制【５】． 原理如图３所示．对通过多种途径获取的数据进行提 取和加工后形成ＦＮＮ参数和函数、样本、资料、故障 原因和解决等信息，由软件用户或管理者通过人机接 口存储到数据库对应的表中．数据表Ｂ的某些参数如 权值、阈值等，包含初始化值和训练后的结果项．库Ｄ 包含多个相关表，用来存储各类资料和信息，库Ｆ存 放的是ｌ９个大原因和对应大的方面解决．ＦＮＮ的知识 库包含规则库和数据库，样本库Ｈ存放的是ｘ、Ｙ和ｚ 项．规则库Ｉ由 、 和ｚ项对应的模糊化结果 、Ｏ 和ｔ项构成，ｒ和Ｏ项用于诊断型神经网络的训练．每 条规则都有多个的ＦＮＮ．ＥＳ参数函数标记，标记对应 于库Ａ和库Ｂ等，库Ａ存放的是常用的各种情况下的 语言变量隶属度函数，库Ｂ某行各字段存放用户创建 的某ＦＮＮ．ＥＳ模型的尺度变换因子、隶属度函数、糊 分割数、ＢＰ网络相关参数及专家系统参数等． 根据表３所示的方法获取故障现象 项数据，通过 ＨＭＩ向训练成熟的诊断型ＦＮＮ提供该数据，运算处理 后产生的结果Ｏ项可被用来查询库Ｆ’得到Ｏ项中所有 ２５８研究开发Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ 制数，库ｃ存放的是按一定规则制定的每个大原因对 应的最多１０个子原因和对应解决，２进制编码下为１ 对应的子原因和解决表示有可能或一定存在，Ｏ和ｆ 项用于维修型ＦＮＮ的训练，诊断时，维修型ＦＮＮ的输 出ｔ项经过清晰化后变成２进制，直接查询库Ｇ便可得 到子原因和解决．将训练或诊断的操作记录和整理归 纳后的各中间及最终结果等自动存储到库Ｄ对应的 表中供用户查询和界面显示．中间结果和最终结论都 有专门界面实时显示，供用户测评分析，存表ｃ和Ｅ中． 诊断 神经 推理 ’毯 闷 ｌ圈鹰 瘴 数ｌＩ ：子原因和解决： ：：： 库Ｇ ｌ库Ｈ ｌＩ数据ｌ 各人机界面／接口（ＩＮＩ） 软件用户或管理者 繁襞挚Ｉ工… ，Ｉ Ｉ＾吊 ．Ｊ饕藩 数据 理 提取 专家 加工 Ｆ蓄蠢数ＩＮＮ相ｌｌ样馥本数据Ｉ 嚷Ｉｌ各类Ｉ盒翥ｆ ‘１Ｉ 鬈 故障原 图３基于ＦＮＮ．ＥＳ的诊断方案及原理 ３软件实现方案 ３．１软件系统构成 图４给出了基于ｖＣ＋＋和ＳＱＬ２００５的服务器端软 件主要结构．界面主要由注册登陆界面、主界面和各 功能子界面构成．主界面的Ａ区为自绘菜单区，９个一 级菜单对应图５所示的９大功能，Ｂ区含自绘的选定功 能项工具栏和Ｅ区打开的子界面标签，Ｅ区、Ｆ区和Ｄ 区都可根据需要在各自区域内显示各类型信息的界面， Ｅ区为主显示和操作区，Ｆ区为辅助显示和操作区，Ｄ 区为帮助功能服务区，可手动和自动显示相关信息，Ｆ 区和Ｄ区可设置为隐藏．Ｃ区为一个自绘的树控件，以 ２０１５年第２４卷第９期 ｈｔｔｐ：Ｎｗｗｗ．ｃ－Ｓ－ａ．ｏｒｇ．ｃｎ 计算机系统应用 树的形式分类列出系统中全部主要功能供用户便捷寻 找功能并打开，一级根目录主要有文件操作、数据显 的诊断模型，模型的训练、参数和使用对象等特性取 决于样本数据和诊断对象的设置等．“网站平台”用于 各类诊断用信息采集、调查、专家交流答复等，是样 本数据、故障诊断经验和档案记录等的数据支撑．“阅 读工具”主要是对软件专有的自定义格式文件的读取． “统计分析工具”用于对本端或客户端的各种评估模 型、参数和样本数据等的性能进行统计分析，给出评 估结论和建议．“数据操作工具”用于信息的输入输出、 显示、加密、共享和转换等．Ｄ功能包含训练成熟模型 示、离线诊断、在线诊断、工具训练、信息接口、用 户中心、通信相关和软件相关等．Ｇ区为白绘状态栏区， 用来显示所有操作过程中的当前状态信息． 标题图文区Ａ 登陆相关区。ｌ巨蚕荔 蓁Ｉ１蕉Ｉ｝Ｃ磐ｘｌ｝ ＭＦＣｌ Ｘ￣Ｉ１Ｓ囊ＱＬｌｆ蓦 功能执行区Ｄｋ＿＿｜注册登陆界面 旦丝圭昼亘婪垦竺堕塞匡 …ｌ…懂堑Ｉ模型ｌ １ｌ霆处 ｌ理ｌ ｌ供ｌＩ１ｌ蠢处刊Ｊ 蜀 处到ｌ函 …宴 ＝堡蒌 ．． ．．宴竺 拦 篓婴． ．界内辅助工作区Ｆ；区Ｄ ｌ内－差 蔓 嬖ｌ 自绘状态栏信息区Ｇ ｌ 目 ｌ 图４诊断软件的系统构成 界面技术的Ａ项指ＤＨＴＭＬ、ＸＭＬ、ＳＱＬ、ＭＦＣ 之间的信息输入输出和显示，以及纯Ｈｔｍｌ、自定义和 源格式文件等的生成、显示与管理等．Ｂ项指界面的显 示风格和方式，分主界面内和外两种显示，外部显示 又分显示和集成显示．ｃ项指确定各界面的窗口 尺寸为固定、可变和选配的一种，尺寸变化的窗体要 求界面内所有控件自动适应，并能防止闪屏．Ｄ项指基 本框架界面的美化、自定义和标准控件的美化及自绘 功能区域。可重写基类或在界面类里重绘实现． 涉及的类和需要创建的ＳＱＬ数据表如图４，Ｎ１类 用于系统主界面和部分子界面框架基体美化，实现框 架的重绘，Ｎ７为ＦＮＮ．ＥＳ算法的处理运算和存储等 相关操作类．Ｂ１为服务器端和客户端用户信息的相 关表，Ｂ２表存放除ＸＭＬ配置文件数据外的更适合用 ＳＱＬ数据表存放和访问的配置参数，Ｂ３是存放训练、 诊断、查阅和管理等软件操作的跟踪类信息记录表． ３．２软件系统功能 软件的功能如图５所示，功能以不同的分类方式 和侧重融合在菜单、树控件和工具栏中．Ａ功能实现各 类自定义格式文件的创建、生成及文件的操作等，Ｂ功 能是采用ＸＭＬ和ＳＱＬ表实现对软件界面、功能、语 言和升级等的配置．Ｃ功能中用于诊断的工具分传统 诊断、离线智能诊断和在线智能诊断，可选其中一类 离线智能诊断模型查看所有训练好的该类模型的参 数、诊断对象、性能分析和使用记录等，并可继续进 行训练和人工修调参数，也可创建一个新的属于该类 的显示、模型配置和执行训练、训练设置、训练规范 和训练记录等．Ｅ功能是整个软件的核心之一，承担所 有相关资料和记录的显示、管理、共享和分类检索等， 资料种类还包含图５所示之外的理论研究、帮助信息、 专家经验和用户反馈等．Ｆ功能承担故障诊断的方案 设计，、具体执行、设置和管理等功能，可通过各厂家、 系统、机床类型和诊断工具类别等多种途径快速进入 相应的主诊断画面并自动给出经系统分析后推荐的训 练成熟诊断模型。诊断的最终一级目标可以是机电综 合型，也可以是进给、主轴和冷却等具体分类对象， 一旦确定了诊断目标和约束条件，诊断主界面上显示 筛选后的可用诊断模型，可人工选择或者系统默认其 中的一个，完成选模型工作，进而通过输入模型所需 的输入数据，点击“确定”按钮便可完成所有诊断工作， 中问和最终结果及相关信息可在辅助界面中自动显示 并被自动汇总到相关数据库．Ｇ功能承担所有诊断模 型所需样本的录入、管理和设置，样本规范、共享及 设置等任务．Ｈ功能承担对客户端用户管理、处理客户 端的在线和离线请求、对客户端远程专家会诊和咨询 答复、通讯和客户端数据共享的设置处理等． 图５故障诊断服务器端软件的主要功能 Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ研究开发２５９ 计算机系统应用 ｈｔ￣：ｌｌｗｗｗ．￣－Ｓ－ａ．ｏ唱．ｃｎ ２０１５年第２４卷第９期 ４总结 对进给系统的工作原理及相关故障报警进行分类 后，建立了用于ＦＮＮ．ＥＳ的故障模型，提出了一种基 于ＦＮＮ—ＥＳ的故障诊断模型和相关原理及技术，给出 了一套基于ｖｃ＋＋和ＳＱＬ的相应诊断软件的具体实现， 内容．该智能诊断模型具有自学习能力、泛化能力、 容错能力和良好的数据存储、人机交互能力，有强的 实用性，为数控机床的故障诊断提供了新导向． 南京工业职业技术学报，２００８，６（２）：１５—１７． ２胡荣丽，林昌华，魏书华．数控机床进给系统典型故障的分析 与探讨．机械设计与制造，２０１０，（１）：１７３—１７４． ３杜晋．数控机床主轴伺服系统故障诊断研究『硕士学位论 文１．南京：南京理工大学，２０１０． ４游明琳，潘阳．ＢＰ神经网络在数控系统故障诊断中的应用． 数控与软件，２０１０，（３）：８２—８４． ５彭军．基于ｖｉｓｕａｌ＋ｐｒｏｌｏｇ的数控系统故障诊断专家系统研 究［硕士学位论文］．南京：南京林业大学，２００９． 参考文献 １金川Ｉ．ＦＡＮＵＣ ａｉ系列进给伺服系统典型故障诊断与维修 ２６０研究开发Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
