文摘数控机床的故障信息类型繁多,且包含有大量噪声,从这些数据中精确抓取出机床的故障识别特征信息难度较大.此次研究为准确抽取数控机床中的故障信息实体关系,使用卡尔曼滤波器和变压器双向编码器(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)构建出数控机床故障信息实体关系抽取与故障识别模型.实验结果表明,此次研究设计的模型在测试集上的故障识别精度明显高于所有对比模型,说明设计出的模型能更加准确地抽取出数控机床故障信息实体关系,具有较大的应用潜力.
