本文關(guān)鍵詞： 智能冷柜 視情維修 故障樹(shù)分析 FMEA 灰色預(yù)測(cè)模型　出處：《華中科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和制造業(yè)的興盛，家電類(lèi)產(chǎn)品逐漸朝著智能化的方向發(fā)展，這對(duì)產(chǎn)品的維護(hù)提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn)。采用視情維修系統(tǒng)，實(shí)時(shí)診斷產(chǎn)品工作中的故障并實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)，對(duì)于提高維修效率和準(zhǔn)確性、保證產(chǎn)品的可靠性、降低維護(hù)成本都具有重要的意義。本論文以中山美科冷凍類(lèi)設(shè)備有限公司的智能冷柜產(chǎn)品為例，開(kāi)發(fā)了一套基于無(wú)線(xiàn)射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)的視情維修系統(tǒng)。論文主要的研究工作如下： 針對(duì)智能冷柜產(chǎn)品故障復(fù)雜、難以直接進(jìn)行故障診斷的特點(diǎn)，采用故障樹(shù)分析法和FMEA（故障模式與影響分析法）對(duì)智能冷柜進(jìn)行分析。分別從機(jī)械、控制和電氣三方面建立智能冷柜制冷功能的故障樹(shù)模型，并在故障樹(shù)分析的基礎(chǔ)上，對(duì)智能冷柜各故障模式建立詳細(xì)的FMEA故障表，作為故障診斷的知識(shí)庫(kù)。 針對(duì)智能冷柜狀態(tài)參數(shù)變化趨勢(shì)不確定、系統(tǒng)復(fù)雜、容易受工況和人為操作的影響等特點(diǎn)，根據(jù)冷柜產(chǎn)品運(yùn)行過(guò)程中采集的狀態(tài)數(shù)據(jù)建立智能冷柜灰色預(yù)測(cè)模型，利用MATLAB軟件編程實(shí)現(xiàn)模型建立和預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明，采用改進(jìn)的新陳代謝灰色預(yù)測(cè)模型能實(shí)現(xiàn)智能冷柜狀態(tài)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，且模型的預(yù)測(cè)精度較高，，能預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻可能存在的潛在故障，避免嚴(yán)重事故的發(fā)生。 根據(jù)系統(tǒng)的需求分析完成了智能冷柜整套視情維修系統(tǒng)的原型實(shí)現(xiàn)，并在中山美科公司生產(chǎn)的冷柜產(chǎn)品上進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試表明，整套系統(tǒng)可以正常可靠的運(yùn)行，智能板卡系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集傳輸、實(shí)時(shí)故障診斷與定位，智能維護(hù)系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的維護(hù)管理，可以提高維修效率、降低成本。
[Abstract]:With the development of the Internet of things and the prosperity of the manufacturing industry, household appliances are gradually developing towards the direction of intelligence, which puts forward a severe test for the maintenance of the products. In order to improve the efficiency and accuracy of maintenance and ensure the reliability of the product, the real-time fault diagnosis and fault prediction are realized. It is of great significance to reduce the cost of maintenance. This paper takes the intelligent freezer products of Zhongshan Meike Refrigeration equipment Co., Ltd as an example. A view condition maintenance system based on radio frequency identification (RFID) technology is developed. The main research work of this paper is as follows:. In view of the complex faults of intelligent freezer products and the difficulty of fault diagnosis directly, fault tree analysis and FMEA (fault mode and impact analysis) are used to analyze intelligent freezers. The fault tree model of the refrigeration function of intelligent freezer is established in three aspects of control and electricity. On the basis of fault tree analysis, a detailed FMEA fault table is established for each fault mode of intelligent freezer, which is used as the knowledge base for fault diagnosis. In view of the characteristics of uncertain state parameters of intelligent freezer, complex system and easy to be affected by working condition and artificial operation, the grey prediction model of intelligent freezer is established according to the state data collected during the operation of the product. The experiment shows that the improved metabolic grey prediction model can predict the state data of the intelligent freezer, and the prediction accuracy of the model is high. Ability to predict potential future failures and avoid serious accidents. According to the requirement analysis of the system, the prototype of the whole system of the intelligent freezer maintenance system is completed, and the test is carried out on the freezer products produced by Zhongshan Meike Company. The test results show that the whole system can run normally and reliably. The intelligent card system can realize the collection and transmission of product state data, real-time fault diagnosis and location, intelligent maintenance system can realize the maintenance management of the whole product life cycle, can improve the maintenance efficiency and reduce the cost.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TM925.07

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本文編號(hào)：1513508