端面銑床具有加工精度高、生產(chǎn)效率較高、精度穩(wěn)定性好、操作勞動強度低、用途廣等特點，它能完成各種平面、溝槽、螺旋槽、成型表面、平面曲線和空間曲線等復雜型面的加工，適合于加工各種模具、凸輪、板類及箱體類的零件。

立、臥兩用端面銑床既可以進行立式加工，又可以進行臥式加工，其使用范圍更大，功能更強。這類銑床目前正在逐漸增多，該機床選擇加工的對象和余地很大，給用戶帶來了很多方便，特別是當生產(chǎn)批量小，品種較多，又需要立、臥兩種方式加工時，用戶只需買一臺這樣的機床就行了。

為了有效利用帶有各種不確定性的定量信息和定性的知識,實現(xiàn)對數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)這一復雜機電系統(tǒng)的綜合故障診斷,提出了基于證據(jù)推理算法的置信規(guī)則庫推理方法(RIMER), RIMER主要包括知識的表達和知識的推理。其中,知識的表達通過置信規(guī)則庫(BRB)專家系統(tǒng)來實現(xiàn),而知識的推理則通過證據(jù)推理(ER)算法實現(xiàn)。BRB系統(tǒng)由一系列置信規(guī)則組成,它本質上是一種專家系統(tǒng),能夠有效利用各種類型的信息,建立輸入和輸出之間的非線性模型。提出了置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)的離線優(yōu)化模型。


針對數(shù)控銑床故障的特點,結合以上工作,對數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)的故障診斷與預報進行了深入研究。采用基于置信規(guī)則庫的方法對數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)的工作臺進行故障診斷?；谥眯乓?guī)則庫(BRB)的推理方法,提出了一種基于BRB的故障預測模型,該模型能夠利用多個特征量的半定量信息實現(xiàn)故障的綜合預測。利用該模型對伺服系統(tǒng)中絲杠的故障進行預報。實驗驗證了該方法可以充分利用各種不確定信息,提高了診斷與預報的精度。