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本发明公开了一种基于改进自组织映射神经网络的机床伺服驱动系统故障诊断方法，采用主成分分析与自组织神经网络结合的PCA‑SOM神经网络对机床伺服驱动系统进行故障诊断分析。分析对象为MDC系统采集的机床实际运行参数，包括进给速度、主轴转速和主轴负载可表征机床伺服驱动系统工作状态的参数。伺服驱动系统故障诊断步骤包括：数据采集；数据预处理；特征标准化处理；PCA数据降维；SOM聚类分析；输出故障诊断结果，结束。故障诊断将特征标准化与主成分分析引入自组织神经网络，提高了故障诊断结果准确率，并且可以实现高维故障数据的降维分析，更适配于实际应用场景，解决现有数控机床伺服驱动控制系统故障特征不明显导致的故障原因复杂难以诊断的问题。
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