現(xiàn)代紛繁復(fù)雜的加工需求使得數(shù)控機(jī)床朝著智能化、網(wǎng)絡(luò)化的方向發(fā)展,而融合了智能故障診斷的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng),是智能化、網(wǎng)絡(luò)化機(jī)床不可或缺的部分。它不僅可以提高數(shù)控機(jī)床生產(chǎn)加工的效率,還可以提高其自動(dòng)化程度以及制造柔性。因此,開展數(shù)控機(jī)床故障的智能故障診斷及遠(yuǎn)程監(jiān)控的研究具有重要意義。 本文結(jié)合浙江省重大機(jī)電裝備專項(xiàng)項(xiàng)目(2006C11067)的科研任務(wù),在分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法在研究不確定性問(wèn)題上具有優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了以數(shù)控車床工件質(zhì)量為研究對(duì)象的智能故障診斷模塊。同時(shí),還設(shè)計(jì)了數(shù)控機(jī)床的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)并將智能診斷模塊軟件實(shí)現(xiàn)。 本文數(shù)控機(jī)床故障診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)確立,以傳統(tǒng)的故障樹分析為基礎(chǔ)。首先確定變量集和變量域;其次,確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);再次,確定各節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率表。在對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論研究之上,本文以數(shù)控車床加工工件的質(zhì)量為具體的研究對(duì)象,詳細(xì)的闡述了建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的具體過(guò)程。文中提出的模型結(jié)構(gòu)清晰,計(jì)算簡(jiǎn)潔、易于理解。模型中的節(jié)點(diǎn)選擇可根據(jù)實(shí)際的狀況及實(shí)驗(yàn)條件增加或減少,而其先驗(yàn)概率可據(jù)樣本及專家知識(shí)等靈活的調(diào)整。同時(shí)隨著故障數(shù)據(jù)的積累,模型的推理精度會(huì)越來(lái)越高,這對(duì)數(shù)控機(jī)床的故障診斷研究有較強(qiáng)的參考意義。 綜合考慮已建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型及實(shí)驗(yàn)條件,本文理論設(shè)計(jì)了特征量提取的規(guī)則并通過(guò)測(cè)數(shù)控車床的三個(gè)點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào)來(lái)提取故障特征,以供模型推理。 此外,本文還研究了智能故障診斷中狀態(tài)信息量的獲取系統(tǒng),即是遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)的主要功能是獲取數(shù)控機(jī)床的狀態(tài)信息。一方面,這些信息可以用于確定機(jī)床的當(dāng)前狀態(tài),包括工序等;另一方面,當(dāng)故障出現(xiàn)時(shí),可以用來(lái)提取特征信息并通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊來(lái)推理引起故障的原因。基于其功能分析,本文還設(shè)計(jì)了柔性的人機(jī)界面,其可移植性好,且能夠方便的添加刪減模塊。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：TH165.3;TG659
【部分圖文】：

驗(yàn)證三a

驗(yàn)證三b

測(cè)測(cè)點(diǎn)11126.9111124.4244421.49555測(cè)測(cè)點(diǎn)22210.8344410.161119.27111測(cè)測(cè)點(diǎn)3330.169990.159990.16444按照驗(yàn)證一中的計(jì)算方法，計(jì)算各組數(shù)據(jù)情況下相應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率。表5.16實(shí)驗(yàn)二后三組s’~~~一一一第二組組第三組組第四組組測(cè)測(cè)點(diǎn)1:s’’3.616663.282222.88999溯溯溯點(diǎn)2:s’’3.982223.734443.40777測(cè)測(cè)測(cè)}點(diǎn)3:S***1.482221.395551.43999表5.17實(shí)驗(yàn)二后三組T‘~~~~~~~~一一第二組組第三組組第四組組測(cè)測(cè)點(diǎn)1:T，，lll0.975550.85888鍘鍘鍘點(diǎn)2:T‘‘lll0.952220.86888泌泌泌點(diǎn)3:T，，0.994440.936660.96555診斷結(jié)果及可倍度—~
【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 胡新;傅建中;賀永;;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機(jī)床故障診斷研究[J];機(jī)床與液壓;2011年19期

2 張浩峰;陳之林;;數(shù)控機(jī)床故障診斷方法與技術(shù)研究[J];宿州學(xué)院學(xué)報(bào);2013年04期

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1 祁美玲;智能故障診斷融合技術(shù)在數(shù)控機(jī)床故障診斷中的應(yīng)用[D];大連交通大學(xué);2010年

2 趙敏;數(shù)控機(jī)床智能化狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)[D];西南交通大學(xué);2011年

3 劉文靜;基于T-S模糊FTA和BN的載重車液壓故障診斷決策及仿真[D];燕山大學(xué);2012年

4 張玉玲;數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)故障診斷與預(yù)報(bào)的研究[D];長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué);2012年

5 吳煒;螺旋錐齒輪數(shù)控機(jī)床故障診斷系統(tǒng)的研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2012年

6 雷琪;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)床熱誤差動(dòng)態(tài)補(bǔ)償建模中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2861412