《表2 数控机床主轴伺服系统部分故障样本》

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《数控机床远程智能故障诊断系统设计》

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令学习样本为P=（X，Y），输入向量为X=（X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7），输出向量为Y=（Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y6，Y7）。Xk∈X（k=1，2，3，4，5，6，7），当Xk=0、Xk=1时，分别表示无故障、有故障；Yk∈Y（k=1，2，3，4，5，6，7），当Yk=0，Yk=1分别表示不存在、存在该故障原因。本例中部分故障样本如表2所示。其中1～15为训练样本举例，16～18为测试样本举例。本例共有64个样本，选取其中54个作为训练样本进行BP算法网络训练，隐含层和输出层之间选择Sigmoid激励函数，网络训练函数选择Traingdm函数，运用MATLAB软件的神经网络工具箱进行仿真训练，设置学习效率η=0.01，训练步长为4 000，训练目标误差为0.001，动量因子为mc=0.9。图6表示了该网络模型训练误差的变化曲线，经过3 680次训练，网络训练模型达到目标精度，满足训练要求。