高溫真空壓合機(jī)故障預(yù)測與健康管理研究
發(fā)布時間:2025-04-01 02:57
設(shè)備健康管理系統(tǒng)的一項(xiàng)重要功能—故障預(yù)測與健康管理(Prognostic and Health Management,簡稱PHM),可以實(shí)時監(jiān)控設(shè)備的工作數(shù)據(jù),及時發(fā)現(xiàn)故障原因與部位,同時可以預(yù)估設(shè)備未來的運(yùn)行狀態(tài),幫助企業(yè)提前排查設(shè)備故障,減小損失。本課題以高溫真空壓合機(jī)為研究案例,設(shè)計適用于中小型設(shè)備的通用PHM系統(tǒng),滿足企業(yè)工作人員可以遠(yuǎn)程監(jiān)控、實(shí)時了解設(shè)備工作情況的需求,達(dá)到快速發(fā)現(xiàn)問題解決問題,提高工作效率的目的,給企業(yè)和社會帶來更大的經(jīng)濟(jì)效益。本課題選擇基于案例推理方法(Case-based Reasoning,簡稱CBR)進(jìn)行研究,設(shè)計相應(yīng)的故障預(yù)測模型,針對CBR算法進(jìn)行改進(jìn),并檢測改進(jìn)算法的準(zhǔn)確性,從而有效地提高高溫真空壓合機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。本文以咸陽威迪機(jī)電科技有限公司生產(chǎn)的高溫真空壓合機(jī)為案例對象,利用傳感器技術(shù)采集設(shè)備工作所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),驗(yàn)證設(shè)計的模型,并實(shí)現(xiàn)了故障預(yù)測與健康管理。設(shè)備在運(yùn)行過程中會產(chǎn)生實(shí)時數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可定量表示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的優(yōu)劣。首先通過傳感器采集設(shè)備的特征屬性參數(shù)存儲到后臺,系統(tǒng)如果要以更加便利規(guī)整的方式計算訪問后臺數(shù)據(jù),必須讓它們以特殊...
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 高溫真空壓合機(jī)介紹
1.3.1 高溫真空壓合機(jī)相關(guān)知識
1.3.2 高溫真空壓合機(jī)故障分類
1.4 主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
1.5 論文結(jié)構(gòu)與章節(jié)安排
2 PHM技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 PHM概述
2.1.1 PHM基本概念
2.1.2 PHM研究內(nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)
2.2 PHM一般架構(gòu)
2.2.1 PHM體系結(jié)構(gòu)
2.2.2 高溫真空壓合機(jī)數(shù)據(jù)采集和存儲
2.3 故障預(yù)測技術(shù)
2.3.1 故障預(yù)測概念
2.3.2 故障預(yù)測模型
2.3.3 故障預(yù)測算法
2.4 設(shè)備健康管理
2.4.1 PHM健康管理
2.4.2 健康評價量化
2.4.3 設(shè)備維修策略
2.5 本章小結(jié)
3 高溫真空壓合機(jī)的故障預(yù)測
3.1 基于案例推理概念
3.1.1 CBR概述
3.1.2 CBR技術(shù)實(shí)現(xiàn)
3.2 CBR工作機(jī)制
3.2.1 案例的表示與存儲
3.2.2 案例的檢索與匹配
3.3 高溫真空壓合機(jī)案例庫分級
3.4 案例的學(xué)習(xí)修改
3.4.1 原始案例學(xué)習(xí)修改
3.4.2 代表案例學(xué)習(xí)修改
3.5 本章小結(jié)
4 K近鄰算法改進(jìn)
4.1 KNN算法概述
4.1.1 KNN算法原理
4.1.2 KNN計算方法
4.1.3 高溫真空壓合機(jī)案例屬性權(quán)值
4.2 KNN實(shí)現(xiàn)方法
4.2.1 循環(huán)遍歷計算法
4.2.2 裁剪分治計算法
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
5 高溫真空壓合機(jī)PHM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
5.1 需求分析
5.2 功能模塊設(shè)計
5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
5.3.1 系統(tǒng)功能
5.3.2 實(shí)時監(jiān)測和故障預(yù)測
5.3.3 設(shè)備管理
5.3.4 故障報警
5.3.5 探針程序
5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 本文小結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝
本文編號:4038835
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 高溫真空壓合機(jī)介紹
1.3.1 高溫真空壓合機(jī)相關(guān)知識
1.3.2 高溫真空壓合機(jī)故障分類
1.4 主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
1.5 論文結(jié)構(gòu)與章節(jié)安排
2 PHM技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 PHM概述
2.1.1 PHM基本概念
2.1.2 PHM研究內(nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)
2.2 PHM一般架構(gòu)
2.2.1 PHM體系結(jié)構(gòu)
2.2.2 高溫真空壓合機(jī)數(shù)據(jù)采集和存儲
2.3 故障預(yù)測技術(shù)
2.3.1 故障預(yù)測概念
2.3.2 故障預(yù)測模型
2.3.3 故障預(yù)測算法
2.4 設(shè)備健康管理
2.4.1 PHM健康管理
2.4.2 健康評價量化
2.4.3 設(shè)備維修策略
2.5 本章小結(jié)
3 高溫真空壓合機(jī)的故障預(yù)測
3.1 基于案例推理概念
3.1.1 CBR概述
3.1.2 CBR技術(shù)實(shí)現(xiàn)
3.2 CBR工作機(jī)制
3.2.1 案例的表示與存儲
3.2.2 案例的檢索與匹配
3.3 高溫真空壓合機(jī)案例庫分級
3.4 案例的學(xué)習(xí)修改
3.4.1 原始案例學(xué)習(xí)修改
3.4.2 代表案例學(xué)習(xí)修改
3.5 本章小結(jié)
4 K近鄰算法改進(jìn)
4.1 KNN算法概述
4.1.1 KNN算法原理
4.1.2 KNN計算方法
4.1.3 高溫真空壓合機(jī)案例屬性權(quán)值
4.2 KNN實(shí)現(xiàn)方法
4.2.1 循環(huán)遍歷計算法
4.2.2 裁剪分治計算法
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
5 高溫真空壓合機(jī)PHM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
5.1 需求分析
5.2 功能模塊設(shè)計
5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
5.3.1 系統(tǒng)功能
5.3.2 實(shí)時監(jiān)測和故障預(yù)測
5.3.3 設(shè)備管理
5.3.4 故障報警
5.3.5 探針程序
5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 本文小結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝
本文編號:4038835
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