本發(fā)明屬于機械故障診斷和計算機智能識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法。

背景技術(shù)：

數(shù)控機床是數(shù)字控制機床(Computer numerical control machine tools)的簡稱，是一種裝有程序控制系統(tǒng)的自動化機床。該控制系統(tǒng)能夠邏輯地處理具有控制編碼或其他符號指令規(guī)定的程序，并將其譯碼，用代碼化的數(shù)字表示，通過信息載體輸入數(shù)控裝置。經(jīng)運算處理由數(shù)控裝置發(fā)出各種控制信號，控制機床的動作，按圖紙要求的形狀和尺寸，自動地將零件加工出來。數(shù)控機床較好地解決了復(fù)雜、精密、小批量、多品種的零件加工問題，是一種柔性的、高效能的自動化機床，代表了現(xiàn)代機床控制技術(shù)的發(fā)展方向，是一種典型的機電一體化產(chǎn)品。

在數(shù)控機床的使用過程中，用戶最關(guān)心的是在設(shè)備出現(xiàn)故障征兆信號時如何提前進行診斷以及在發(fā)生故障之后如何及時進行維修等。但是，當前數(shù)控機床在我國的應(yīng)用與維護現(xiàn)狀還不容樂觀，主要表現(xiàn)在如下幾個方面：

(1)數(shù)控機床的數(shù)量龐大，品種繁多，設(shè)備維護和維修的工作量大；

(2)數(shù)控機床集機、電、液、氣于一體，技術(shù)含量高，一旦發(fā)生故障，數(shù)控機床用戶憑借自身的技術(shù)力量很難解決其所有問題。

(3)對數(shù)控機床的診斷很大程度上依賴于維修人員的經(jīng)驗知識，而這些經(jīng)驗知識一般只存在于維修人員的大腦里，不利于診斷知識的共享，同時它也成為制約維修維護水平進一步提高的瓶頸。

目前數(shù)控機床的維護仍然采用傳統(tǒng)的方式，即一旦數(shù)控機床發(fā)生故障，必須依賴于有豐富經(jīng)驗的工程師上門維修，或者是數(shù)控機床的集成廠家委派人員提供技術(shù)維修的支持。這樣，一方面數(shù)控機床生產(chǎn)廠家的售后服務(wù)人員疲于奔命，另一方面，也延長了故障修復(fù)的等待時間，延誤了數(shù)控機床的加工生產(chǎn)。

故怎樣實現(xiàn)對數(shù)控機床故障的準確識別并提供故障消除的建議，從而盡快的借助數(shù)控機床用戶和維修人員消除數(shù)控機床故障，成為了本領(lǐng)域有待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明提供了一種數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法，解決數(shù)控機床遠程診斷軟件能快速準確識別故障，以便于匹配數(shù)據(jù)庫中相對應(yīng)的已編寫完成的故障消除建議文本，得出數(shù)控機床的故障消除方案。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)手段：

一種數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法，預(yù)先建立基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫和故障消除方案數(shù)據(jù)庫；在所述基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲有預(yù)先設(shè)定的各不同的故障狀態(tài)描述詞，每個故障狀態(tài)描述詞用以表述數(shù)控機床的一種故障狀態(tài)；在所述故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲有數(shù)控機床各不同故障類別各自所對應(yīng)的故障類別描述文本和故障消除方案文本，每個故障類別描述文本用以描述其相應(yīng)故障類別的故障原因或/和故障現(xiàn)象信息，每個故障消除方案文本用以表述其相應(yīng)故障類別的故障消除方案；然后，按如下步驟執(zhí)行對數(shù)控機床故障消除方案的判別指示：

A)提供故障現(xiàn)象描述錄入操作，將錄入的故障現(xiàn)象描述文本字符串作為故障識別的目標字符串；

B)調(diào)取基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障狀態(tài)描述詞，分別與目標字符串進行對比匹配，從而提取得到與目標字符串相匹配的各個故障狀態(tài)描述詞，組合構(gòu)成目標關(guān)鍵詞集合；

C)調(diào)取故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障類別描述文本，分別求取各個故障類別描述文本與目標關(guān)鍵詞集合的相似度值，將相似度值最大且滿足預(yù)設(shè)定關(guān)鍵詞相似度匹配條件的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本；

D)根據(jù)所述目標故障類別描述文本所對應(yīng)的故障類別，從故障消除方案數(shù)據(jù)庫中調(diào)取相應(yīng)故障類別的故障消除方案文本，用以進行數(shù)控機床故障消除方案的指示。

上述的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中，作為優(yōu)選的具體方案，所述步驟B)具體為：

b1)令計數(shù)符i＝1，令備選關(guān)鍵詞向量將目標字符串賦值給字符串向量t_g，且調(diào)取基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障狀態(tài)描述詞賦值給基礎(chǔ)詞匯向量t₀，使得調(diào)取基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中的每個故障狀態(tài)描述詞作為所述基礎(chǔ)詞匯向量t₀中的一個元素；

b2)取基礎(chǔ)詞匯向量t₀中第i個元素t₀(i)與當前的字符串向量t_g進行對比匹配；若元素t₀(i)包含在當前的字符串向量t_g中，則執(zhí)行步驟b3)；否則，直接執(zhí)行步驟b4)；

b3)將元素t₀(i)表示的故障狀態(tài)描述詞添加到備選關(guān)鍵詞向量t_s中，并從當前的字符串向量t_g中剔除元素t₀(i)所表示的故障狀態(tài)描述詞，形成新的字符串向量t_g，然后執(zhí)行步驟b4)；

b4)判斷當前的字符串向量t_g所包換的字符數(shù)是否已小于預(yù)設(shè)定字符數(shù)下限閾值k；若是，則直接執(zhí)行步驟b7)；否則，執(zhí)行步驟b5)；

b5)判斷當前計數(shù)符i的值是否已達到基礎(chǔ)詞匯向量t₀中所包含元素數(shù)量的上限值；若是，則直接執(zhí)行步驟b7)；否則，執(zhí)行步驟b6)；

b6)令計數(shù)符i的值自加1，然后返回步驟b2)；

b7)計算當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s與目標字符串的識別度K_t：

K_t＝K_s/K_tg；

其中，K_s表示當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s與目標字符串中相同字符的個數(shù)，K_tg表示目標字符串中的字符個數(shù)；然后判斷所述識別度K_t的值是否大于預(yù)設(shè)定的識別度閾值K₀；若是，則執(zhí)行步驟b9)；否則，執(zhí)行步驟b8)；

b8)根據(jù)預(yù)設(shè)定的順序調(diào)整規(guī)則調(diào)整基礎(chǔ)詞匯向量t₀中元素的排列順序，令計數(shù)符i＝1，令備選關(guān)鍵詞向量重新將目標字符串賦值給字符串向量t_g，然后返回執(zhí)行步驟b2)；

b9)將當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s中的各個故障狀態(tài)描述詞作為與目標字符串相匹配的故障狀態(tài)描述詞，將當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s作為目標關(guān)鍵詞集合t。

上述的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟b7)中，識別度閾值K₀的取值為0.5～0.6。

上述的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟b8)中，預(yù)設(shè)定的順序調(diào)整規(guī)則采用隨機調(diào)換順序的調(diào)整規(guī)則。

上述的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中，作為優(yōu)選的具體方案，所述步驟C)具體為：

c1)調(diào)取故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障類別描述文本賦值給故障描述矩陣T，使得故障消除方案數(shù)據(jù)庫中的每個故障類別描述文本作為所述故障描述矩陣T中的一個元素；

c2)遍歷故障描述矩陣T中所有元素，將故障描述矩陣T中不包含步驟B)所得目標關(guān)鍵詞集合中任何故障狀態(tài)描述詞的元素剔除，從而得到簡約故障描述矩陣T'；

c3)分別計算簡約故障描述矩陣T'中每個元素所表示的故障類別描述文本與目標關(guān)鍵詞集合的相似度值；

c4)將相似度值最大且滿足預(yù)設(shè)定的關(guān)鍵詞相似度匹配條件的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本。

上述的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中，具體而言，所述步驟c3)中，對于任意一個故障類別描述文本d_k，其與步驟B)所得目標關(guān)鍵詞集合t的相似度值S_β的計算方式為：

其中，β表示調(diào)節(jié)量值，Q表示故障類別描述文本d_k與目標關(guān)鍵詞集合t的全面度，C表示故障類別描述文本d_k與目標關(guān)鍵詞集合t的重復(fù)度，且：

其中，N_t表示目標關(guān)鍵詞集合t中包含的故障狀態(tài)描述詞的數(shù)量，N_k表示故障類別描述文本d_k中包含的故障狀態(tài)描述詞的數(shù)量，N_s表示故障類別描述文本d_k與目標關(guān)鍵詞集合t具有的相同故障狀態(tài)描述詞的數(shù)量；

q_i表示目標關(guān)鍵詞集合t中包含的第j個故障狀態(tài)描述詞t_j對應(yīng)的權(quán)重值，w_jk表示故障類別描述文本d_k與目標關(guān)鍵詞集合t中包含的第j個故障狀態(tài)描述詞t_j之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)，且表示為：

N_d表示簡約故障描述矩陣T'中包含的故障類別描述文本的數(shù)量，df(t_i)表示簡約故障描述矩陣T'中包含有目標關(guān)鍵詞集合t中第j個故障狀態(tài)描述詞t_j的故障類別描述文本的數(shù)量，C(t_j,d_k)表示所述故障狀態(tài)描述詞t_j在故障類別描述文本d_k中的單文本重復(fù)度，計算公式為：

tf(t_j,d_k)表示目標關(guān)鍵詞集合t中第j個故障狀態(tài)描述詞t_j在故障類別描述文本d_k中出現(xiàn)的次數(shù)，表示所述故障狀態(tài)描述詞t_j在簡約故障描述矩陣T'中包含的所有故障類別描述文本中出現(xiàn)的次數(shù)。

上述的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中，作為優(yōu)選的具體方案，所述預(yù)設(shè)定的關(guān)鍵詞相似度匹配條件采用如下的其中一種：

①、相似度最大原則：直接取相似度值最大的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本；

②、相似度閾值原則：對于相似度值最大的故障類別描述文本，若其相似度值大于或等于預(yù)設(shè)定的相似度閾值，則判定為目標故障類別描述文本；

③、相似度最大最小之差閾值原則：對于相似度值最大的故障類別描述文本，若其與計算所得的相似度值最小的故障類別描述文本之間的相似度差值大于或等于預(yù)設(shè)定的相似度差值閾值，則將該相似度值最大的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本；

④、全面度和重復(fù)度閾值原則：對于相似度值最大的故障類別描述文本，若其與目標關(guān)鍵詞集合的全面度的值大于或等于預(yù)設(shè)定的全面度閾值，且其與目標關(guān)鍵詞集合的重復(fù)度的值大于或等于預(yù)設(shè)定的重復(fù)度閾值，則將該相似度值最大的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本。

上述的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中，作為優(yōu)選方案，所述相似度閾值原則中，預(yù)設(shè)定的相似度閾值取值為0.7～0.8。

相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有如下有益效果：

1、本發(fā)明的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中，在匹配提取目標字符串中包含的各個故障狀態(tài)描述詞時，本發(fā)明方法采用了循環(huán)對比匹配的方式，把句與句的相互匹配轉(zhuǎn)換成詞與詞的相互匹配，滿足最大相似度的原則，能夠提高故障狀態(tài)描述詞提取的準確性和全面性。

2、本發(fā)明的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中，利用了從目標字符串中匹配提取得到的各故障狀態(tài)描述詞所組合構(gòu)成的目標關(guān)鍵詞集合作為后續(xù)對故障類別的識別基礎(chǔ)，減少了原始故障現(xiàn)象描述文本字符串中存在的非故障狀態(tài)描述詞對于故障類別識別造成的影響和干擾，同時也利用目標關(guān)鍵詞集合中的各個故障狀態(tài)描述詞剔除了非相關(guān)故障類別描述文本對故障類別識別的干擾，提高了對目標故障類別描述文本的識別準確性和識別效率。

3、本發(fā)明的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法，利用故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲的故障類別描述文本與故障消除方案文本在故障類別上的對應(yīng)關(guān)系，可以根據(jù)目標故障類別描述文本而提取到相應(yīng)故障類別的故障消除方案文本用以指示，方便給數(shù)控機床用戶或維修人員相應(yīng)的故障消除建議，提升對數(shù)控機床加以現(xiàn)場維修或遠程維修協(xié)助的便利性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法的流程框圖。

圖2為本發(fā)明數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中步驟B)的一種具體實施流程圖。

圖3為本發(fā)明數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法中步驟C)的一種具體實施流程圖。

具體實施方式

本發(fā)明提出了一種數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法，該方法特別適合用于排除機床故障的遠程診斷系統(tǒng)軟件，用以針對數(shù)控機床的不同故障情況進行故障類型的判別并指示出故障消除方案，以協(xié)助機床用戶盡快的排除機床故障，縮短因設(shè)備故障而造成設(shè)備停機的時間，減少損失，同時對于數(shù)控機床維護廠家而言也能夠用以降低售后技術(shù)支持的難度和維護成本，提升數(shù)控機床產(chǎn)品的市場競爭力。

本發(fā)明的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法，需要預(yù)先建立基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫和故障消除方案數(shù)據(jù)庫；在所述基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲有預(yù)先設(shè)定的各不同的故障狀態(tài)描述詞，每個故障狀態(tài)描述詞用以表述數(shù)控機床的一種故障狀態(tài)；在所述故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲有數(shù)控機床各不同故障類別各自所對應(yīng)的故障類別描述文本和故障消除方案文本，每個故障類別描述文本用以描述其相應(yīng)故障類別的故障原因或/和故障現(xiàn)象信息，每個故障消除方案文本用以表述其相應(yīng)故障類別的故障消除方案；而后，則可以按照如圖1所示的步驟流程執(zhí)行對數(shù)控機床故障消除方案的判別指示：

A)提供故障現(xiàn)象描述錄入操作，將錄入的故障現(xiàn)象描述文本字符串作為故障識別的目標字符串。

該步驟中所提供的故障現(xiàn)象描述錄入操作，可以采用提供文字錄入的形式，也可以采用提供語音錄入轉(zhuǎn)換為文字信息的錄入形式，只要是現(xiàn)有技術(shù)中能夠提供錄入并且能夠轉(zhuǎn)換得到故障現(xiàn)象描述文本字符串的故障現(xiàn)象描述錄入操作形式即可。

B)調(diào)取基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障狀態(tài)描述詞，分別與目標字符串進行對比匹配，從而提取得到與目標字符串相匹配的各個故障狀態(tài)描述詞，組合構(gòu)成目標關(guān)鍵詞集合。

該步驟的具體流程如圖2所示：

b1)令計數(shù)符i＝1，令備選關(guān)鍵詞向量將目標字符串賦值給字符串向量t_g，且調(diào)取基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障狀態(tài)描述詞賦值給基礎(chǔ)詞匯向量t₀，使得調(diào)取基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中的每個故障狀態(tài)描述詞作為所述基礎(chǔ)詞匯向量t₀中的一個元素；

b2)取基礎(chǔ)詞匯向量t₀中第i個元素t₀(i)與當前的字符串向量t_g進行對比匹配；若元素t₀(i)包含在當前的字符串向量t_g中，則執(zhí)行步驟b3)；否則，直接執(zhí)行步驟b4)；

b3)將元素t₀(i)表示的故障狀態(tài)描述詞添加到備選關(guān)鍵詞向量t_s中，并從當前的字符串向量t_g中剔除元素t₀(i)所表示的故障狀態(tài)描述詞，形成新的字符串向量t_g，然后執(zhí)行步驟b4)；

b4)判斷當前的字符串向量t_g所包換的字符數(shù)是否已小于預(yù)設(shè)定字符數(shù)下限閾值k；若是，則直接執(zhí)行步驟b7)；否則，執(zhí)行步驟b5)；

b5)判斷當前計數(shù)符i的值是否已達到基礎(chǔ)詞匯向量t₀中所包含元素數(shù)量的上限值；若是，則直接執(zhí)行步驟b7)；否則，執(zhí)行步驟b6)；

b6)令計數(shù)符i的值自加1，然后返回步驟b2)；

b7)計算當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s與目標字符串的識別度K_t：

K_t＝K_s/K_tg；

其中，K_s表示當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s與目標字符串中相同字符的個數(shù)，K_tg表示目標字符串中的字符個數(shù)；然后判斷所述識別度K_t的值是否大于預(yù)設(shè)定的識別度閾值K₀；若是，則執(zhí)行步驟b9)；否則，執(zhí)行步驟b8)；在這里，識別度閾值K₀可以優(yōu)選取值為0.5～0.6；

b8)根據(jù)預(yù)設(shè)定的順序調(diào)整規(guī)則調(diào)整基礎(chǔ)詞匯向量t₀中元素的排列順序，令計數(shù)符i＝1，令備選關(guān)鍵詞向量重新將目標字符串賦值給字符串向量t_g，然后返回執(zhí)行步驟b2)；在這里，預(yù)設(shè)定的順序調(diào)整規(guī)則采用隨機調(diào)換順序的調(diào)整規(guī)則，當然，也可以采用其它預(yù)設(shè)定的順序調(diào)整規(guī)則；

b9)將當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s中的各個故障狀態(tài)描述詞作為與目標字符串相匹配的故障狀態(tài)描述詞，將當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s作為目標關(guān)鍵詞集合t。

可以看到，在匹配提取目標字符串中包含的各個故障狀態(tài)描述詞時，本發(fā)明方法采用了循環(huán)對比匹配的方式，把句與句的相互匹配轉(zhuǎn)換成詞與詞的相互匹配，滿足最大相似度的原則，能夠提高故障狀態(tài)描述詞提取的準確性和全面性。

C)調(diào)取故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障類別描述文本，分別求取各個故障類別描述文本與目標關(guān)鍵詞集合的相似度值，將相似度值最大且滿足預(yù)設(shè)定關(guān)鍵詞相似度匹配條件的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本。

該步驟的具體流程如圖3所示：

c1)調(diào)取故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障類別描述文本賦值給故障描述矩陣T，使得故障消除方案數(shù)據(jù)庫中的每個故障類別描述文本作為所述故障描述矩陣T中的一個元素。

c2)遍歷故障描述矩陣T中所有元素，將故障描述矩陣T中不包含步驟B)所得目標關(guān)鍵詞集合中任何故障狀態(tài)描述詞的元素剔除，從而得到簡約故障描述矩陣T'。

剔除不包含任何故障狀態(tài)描述詞的故障類別描述文本元素，則可以減少不必要的相似度運算，減少故障消除方案判別指示的數(shù)據(jù)處理量；同時，對故障類別描述文本元素不包含故障狀態(tài)描述詞的判別，也可以視為一種確定其與目標關(guān)鍵詞集合的相似度值為零的簡易方法。

c3)分別計算簡約故障描述矩陣T'中每個元素所表示的故障類別描述文本與目標關(guān)鍵詞集合的相似度值。

這里為了衡量故障類別描述文本與目標關(guān)鍵詞集合的匹配性，引入了三個表征匹配相似度的指標：

a.全面度：衡量詞匯匹配的全面性，反映被檢索文檔里關(guān)鍵詞對檢索目標字段關(guān)鍵詞的覆蓋程度；

b.重復(fù)度：衡量目標字段關(guān)鍵詞在被檢索文檔中重復(fù)出現(xiàn)的頻次；

c.相似度：綜合考慮全面度和重復(fù)度這兩個反映文本檢索匹配效果的重要指標，衡量目標字段與被檢索文檔之間的相似性。

對于任意一個故障類別描述文本d_k，其與步驟B)所得目標關(guān)鍵詞集合t的相似度值S_β的計算方式為：

其中，β表示調(diào)節(jié)量值，Q表示故障類別描述文本d_k與目標關(guān)鍵詞集合t的全面度，C表示故障類別描述文本d_k與目標關(guān)鍵詞集合t的重復(fù)度，且：

在全面度Q的計算中，N_t表示目標關(guān)鍵詞集合t中包含的故障狀態(tài)描述詞的數(shù)量，N_k表示故障類別描述文本d_k中包含的故障狀態(tài)描述詞的數(shù)量，N_s表示故障類別描述文本d_k與目標關(guān)鍵詞集合t具有的相同故障狀態(tài)描述詞的數(shù)量；

在重復(fù)度C的計算中，q_i表示目標關(guān)鍵詞集合t中包含的第j個故障狀態(tài)描述詞t_j對應(yīng)的權(quán)重值，該權(quán)重值的設(shè)定可以考慮相應(yīng)故障狀態(tài)描述詞對于搜索目標的重要程度而確定；w_jk表示故障類別描述文本d_k與目標關(guān)鍵詞集合t中包含的第j個故障狀態(tài)描述詞t_j之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)，可以采用TFIDF加權(quán)策略進行計算，表示為：

N_d表示簡約故障描述矩陣T'中包含的故障類別描述文本的數(shù)量，df(t_i)表示簡約故障描述矩陣T'中包含有目標關(guān)鍵詞集合t中第j個故障狀態(tài)描述詞t_j的故障類別描述文本的數(shù)量，C(t_j,d_k)表示所述故障狀態(tài)描述詞t_j在故障類別描述文本d_k中的單文本重復(fù)度，計算公式為：

tf(t_j,d_k)表示目標關(guān)鍵詞集合t中第j個故障狀態(tài)描述詞t_j在故障類別描述文本d_k中出現(xiàn)的次數(shù)，表示所述故障狀態(tài)描述詞t_j在簡約故障描述矩陣T'中包含的所有故障類別描述文本中出現(xiàn)的次數(shù)。

c4)將相似度值最大且滿足預(yù)設(shè)定的關(guān)鍵詞相似度匹配條件的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本。

該步驟中，需要先找出與目標關(guān)鍵詞集合的相似度值最大的故障類別描述文本，再進一步判斷該故障類別描述文本是否滿足預(yù)設(shè)定的關(guān)鍵詞相似度匹配條件。在具體實施時，預(yù)設(shè)定的關(guān)鍵詞相似度匹配條件采用如下的其中一種：

①、相似度最大原則：直接取相似度值最大的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本。采用相似度最大原則可以使得目標故障類別描述文本的判定處理過程較為簡單。

②、相似度閾值原則：對于相似度值最大的故障類別描述文本，若其相似度值大于或等于預(yù)設(shè)定的相似度閾值，則判定為目標故障類別描述文本。在這里，預(yù)設(shè)定的相似度閾值可以優(yōu)選取值為0.7～0.8。

③、相似度最大最小之差閾值原則：對于相似度值最大的故障類別描述文本，若其與計算所得的相似度值最小的故障類別描述文本之間的相似度差值大于或等于預(yù)設(shè)定的相似度差值閾值，則將該相似度值最大的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本。

④、全面度和重復(fù)度閾值原則：對于相似度值最大的故障類別描述文本，若其與目標關(guān)鍵詞集合的全面度的值大于或等于預(yù)設(shè)定的全面度閾值，且其與目標關(guān)鍵詞集合的重復(fù)度的值大于或等于預(yù)設(shè)定的重復(fù)度閾值，則將該相似度值最大的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本。

采用相似度閾值原則、相似度最大最小之差閾值原則和全面度和重復(fù)度閾值原則，能夠進一步的避免因相似度值最大的故障類別描述文本與目標關(guān)鍵詞集合的相似度值不足夠高而引起得出錯誤故障消除方案的情況，避免指示錯誤的故障消除方案對數(shù)控機床的維修造成誤導(dǎo)。

可以看到，在該步驟中利用了步驟B)中從目標字符串中匹配提取得到的各故障狀態(tài)描述詞所組合構(gòu)成的目標關(guān)鍵詞集合作為后續(xù)對故障類別的識別基礎(chǔ)，減少了原始故障現(xiàn)象描述文本字符串中存在的非故障狀態(tài)描述詞對于故障類別識別造成的影響和干擾，同時也利用目標關(guān)鍵詞集合中的各個故障狀態(tài)描述詞剔除了非相關(guān)故障類別描述文本對故障類別識別的干擾，提高了對目標故障類別描述文本的識別準確性和識別效率。

D)根據(jù)所述目標故障類別描述文本所對應(yīng)的故障類別，從故障消除方案數(shù)據(jù)庫中調(diào)取相應(yīng)故障類別的故障消除方案文本，用以進行數(shù)控機床故障消除方案的指示。

利用故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲的故障類別描述文本與故障消除方案文本在故障類別上的對應(yīng)關(guān)系，可以根據(jù)目標故障類別描述文本而提取到相應(yīng)的故障消除方案文本用以指示，方便給數(shù)控機床用戶或維修人員相應(yīng)的故障消除建議，提升對數(shù)控機床加以現(xiàn)場維修或遠程維修協(xié)助的便利性。

當然，采用本發(fā)明上述的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法，也存在得不到具體的數(shù)控機床故障消除方案指示的可能。

例如，在上述步驟b1)～b9)的處理過程中，如果調(diào)整基礎(chǔ)詞匯向量t₀中元素的排列順序的調(diào)整次數(shù)達到預(yù)設(shè)定的調(diào)整次數(shù)限值，但備選關(guān)鍵詞向量t_s與目標字符串的識別度K_t依然未能大于預(yù)設(shè)定的識別度閾值K₀，則可以設(shè)計跳出步驟B)的循環(huán)，執(zhí)行步驟E)：

E)提示未能得出當前錄入的故障現(xiàn)象描述文本字符串所對應(yīng)的數(shù)控機床故障消除方案。

此時則可能表明基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲的故障狀態(tài)描述詞還不足夠全面，未能根據(jù)錄入的故障現(xiàn)象描述文本字符串提取到足夠準備的故障狀態(tài)描述詞，因此可能需要補充和調(diào)整基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫；或者，也可能表明當前錄入的故障現(xiàn)象描述文本字符串對于故障現(xiàn)象的描述不夠準確，需要重新錄入故障現(xiàn)象描述。

又例如，在上述步驟c1)～c4)的處理過程中，如果相似度值最大的故障類別描述文本無法滿足預(yù)設(shè)定的關(guān)鍵詞相似度匹配條件，則也可以設(shè)計跳出步驟C)的循環(huán)，執(zhí)行上述的步驟E)。此時則可能表明故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲的相關(guān)故障類別的故障類別描述文本和故障消除方案文本還不夠全面，未能記錄到錄入的故障現(xiàn)象描述文本字符串所對應(yīng)的故障類型，因此可能需要補充和調(diào)整故障消除方案數(shù)據(jù)庫。

但總體而言，本發(fā)明的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法，能夠通過計算機軟件運行，可以通過使用軟件進行遠程技術(shù)支持，以“數(shù)據(jù)流動”代替了“人員流動”，減少了產(chǎn)品維修人員的出差次數(shù)，降低了售后技術(shù)支持費用，有助于增強數(shù)控機床產(chǎn)品的市場競爭力，并且能夠及時地幫助數(shù)控機床用戶或現(xiàn)場維修人員找到故障原因、輔助排除故障，有效的縮短因設(shè)備故障而造成的設(shè)備停機時間，從而盡可能的為數(shù)控機床用戶減少故障損失。

下面通過實施例對本發(fā)明進行更為具體的說明。

實施例：

本實施例以故障現(xiàn)象描述“刀架出現(xiàn)故障，刀架體有點發(fā)熱，運轉(zhuǎn)不正常”為例，更具體的說明本發(fā)明數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法在實際數(shù)控機床故障判別和指示過程中的應(yīng)用。

在實施數(shù)控機床故障判別和指示前，需要預(yù)先建立基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫和故障消除方案數(shù)據(jù)庫；在所述基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲有預(yù)先設(shè)定的各不同的故障狀態(tài)描述詞，每個故障狀態(tài)描述詞用以表述數(shù)控機床的一種故障狀態(tài)；在所述故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲有數(shù)控機床各不同故障類別各自所對應(yīng)的故障類別描述文本和故障消除方案文本，每個故障類別描述文本用以描述其相應(yīng)故障類別的故障原因或/和故障現(xiàn)象信息，每個故障消除方案文本用以表述其相應(yīng)故障類別的故障消除方案；然后，按如下步驟執(zhí)行對數(shù)控機床故障消除方案的判別指示：

A)提供故障現(xiàn)象描述錄入操作，將錄入的故障現(xiàn)象描述文本字符串作為故障識別的目標字符串。

本實施例中，該步驟所錄入的故障現(xiàn)象描述文本字符串為“刀架出現(xiàn)故障，刀架體有點發(fā)熱，運轉(zhuǎn)不正?！?，以之作為目標字符串。

B)調(diào)取基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障狀態(tài)描述詞，分別與目標字符串進行對比匹配，從而提取得到與目標字符串相匹配的各個故障狀態(tài)描述詞，組合構(gòu)成目標關(guān)鍵詞集合。該步驟具體為：

b1)令計數(shù)符i＝1，令備選關(guān)鍵詞向量將目標字符串賦值給字符串向量t_g，且調(diào)取基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障狀態(tài)描述詞賦值給基礎(chǔ)詞匯向量t₀，使得調(diào)取基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫中的每個故障狀態(tài)描述詞作為所述基礎(chǔ)詞匯向量t₀中的一個元素；

b2)取基礎(chǔ)詞匯向量t₀中第i個元素t₀(i)與當前的字符串向量t_g進行對比匹配；若元素t₀(i)包含在當前的字符串向量t_g中，則執(zhí)行步驟b3)；否則，直接執(zhí)行步驟b4)；

b3)將元素t₀(i)表示的故障狀態(tài)描述詞添加到備選關(guān)鍵詞向量t_s中，并從當前的字符串向量t_g中剔除元素t₀(i)所表示的故障狀態(tài)描述詞，形成新的字符串向量t_g，然后執(zhí)行步驟b4)；

b4)判斷當前的字符串向量t_g所包換的字符數(shù)是否已小于預(yù)設(shè)定字符數(shù)下限閾值k；若是，則直接執(zhí)行步驟b7)；否則，執(zhí)行步驟b5)；

b5)判斷當前計數(shù)符i的值是否已達到基礎(chǔ)詞匯向量t₀中所包含元素數(shù)量的上限值；若是，則直接執(zhí)行步驟b7)；否則，執(zhí)行步驟b6)；

b6)令計數(shù)符i的值自加1，然后返回步驟b2)；

b7)計算當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s與目標字符串的識別度K_t：

K_t＝K_s/K_tg；

其中，K_s表示當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s與目標字符串中相同字符的個數(shù)，K_tg表示目標字符串中的字符個數(shù)；然后判斷所述識別度K_t的值是否大于預(yù)設(shè)定的識別度閾值K₀；若是，則執(zhí)行步驟b9)；否則，執(zhí)行步驟b8)；

b8)根據(jù)預(yù)設(shè)定的順序調(diào)整規(guī)則調(diào)整基礎(chǔ)詞匯向量t₀中元素的排列順序，令計數(shù)符i＝1，令備選關(guān)鍵詞向量重新將目標字符串賦值給字符串向量t_g，然后返回執(zhí)行步驟b2)；

b9)將當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s中的各個故障狀態(tài)描述詞作為與目標字符串相匹配的故障狀態(tài)描述詞，將當前的備選關(guān)鍵詞向量t_s作為目標關(guān)鍵詞集合t。

本實施例中，預(yù)設(shè)定的識別度閾值K₀為0.6；執(zhí)行至步驟b7)時，從目標字符串中匹配提取到的各個故障狀態(tài)描述詞分別為“刀架”、“故障”、“刀架體”、“發(fā)熱”、“運轉(zhuǎn)”、“不正?！保纱怂M合構(gòu)成的備選關(guān)鍵詞向量t_s為{刀架，故障，刀架體，發(fā)熱，運轉(zhuǎn)，不正常}，包含14個字符；而本實施例中原始的目標字符串“刀架出現(xiàn)故障，刀架體有點發(fā)熱，運轉(zhuǎn)不正常”包含18個字符；因此計算得到識別度K_t＝0.778，大于預(yù)設(shè)定的識別度閾值K₀，引起確定{刀架，故障，刀架體，發(fā)熱，運轉(zhuǎn)，不正常}作為目標關(guān)鍵詞集合t。

C)調(diào)取故障消除方案數(shù)據(jù)庫中存儲的各個故障類別描述文本，分別求取各個故障類別描述文本與目標關(guān)鍵詞集合的相似度值，將相似度值最大且滿足預(yù)設(shè)定關(guān)鍵詞相似度匹配條件的故障類別描述文本判定為目標故障類別描述文本。

在本實施例中，預(yù)設(shè)定關(guān)鍵詞相似度匹配條件采用了相似度閾值原則，且預(yù)設(shè)定的相似度閾值取值為0.7，由此根據(jù)目標關(guān)鍵詞集合判定“刀架體發(fā)熱”故障類別對應(yīng)的故障類別描述文本為目標故障類別描述文本。

D)根據(jù)所述目標故障類別描述文本所對應(yīng)的故障類別，從故障消除方案數(shù)據(jù)庫中調(diào)取相應(yīng)故障類別的故障消除方案文本，用以進行數(shù)控機床故障消除方案的指示。

在本實施例中，根據(jù)“刀架體發(fā)熱”故障類別，調(diào)取該故障類別對應(yīng)的“基于刀架體發(fā)熱的刀架故障消除方案”進行數(shù)控機床故障消除方案的指示。

綜上所述，可以看到，本發(fā)明的數(shù)控機床故障消除方案判別指示方法，在匹配提取目標字符串中包含的各個故障狀態(tài)描述詞時通過拆分對比和循環(huán)匹配的方式提高了提取準確性和全面性，并且利用提取到的各故障狀態(tài)描述詞作為后續(xù)對故障類別的識別基礎(chǔ)，同時還剔除了非相關(guān)故障類別描述文本的對比處理，減少了非故障狀態(tài)描述詞以及非相關(guān)故障類別描述文本對于故障類別識別造成的影響和干擾，提高了對目標故障類別描述文本的識別準確性和識別效率，并利用故障類別上的對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)目標故障類別描述文本而提取到相應(yīng)故障類別的故障消除方案文本用以指示，方便給數(shù)控機床用戶或維修人員相應(yīng)的故障消除建議，提升對數(shù)控機床加以現(xiàn)場維修或遠程維修協(xié)助的便利性。

最后說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明進行了詳細說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的宗旨和范圍，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍當中。