【摘要】：隨著“中國制造2025”戰(zhàn)略的提出,實現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)中數(shù)控機床的“智能化”,“高效化”,“數(shù)字化”轉型顯得尤為重要。數(shù)控機床是高端制造企業(yè)的核心資源,減少機床故障時間,提高機床利用率是一個亟待解決的問題。傳統(tǒng)的制造過程中丟棄了至關重要的過程數(shù)據(jù),造成了嚴重的數(shù)據(jù)浪費,而過程數(shù)據(jù)是機床狀態(tài)最直接最實時的反應。因此本文首先研究了高檔數(shù)控機床的過程數(shù)據(jù)采集方法,基于過程數(shù)據(jù)分析建立了機床的狀態(tài)預測模型和模糊故障推理模型,最后開發(fā)了狀態(tài)預測及故障預警系統(tǒng),為數(shù)控生產(chǎn)企業(yè)的數(shù)字化升級提供了新的解決方案。本文的主要工作概括如下:1、研究了西門子840D pl和國產(chǎn)華中-8型數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法。基于數(shù)控機床的軟硬件結構,對比了各采集模式的優(yōu)劣。分別利用OPC規(guī)范和第三方接口開發(fā)了兩種數(shù)控系統(tǒng)的單機版、遠程版采集軟件,分析了機床NC數(shù)據(jù)的存儲區(qū)域和格式,最后在制造現(xiàn)場完成了HMI嵌入和參數(shù)驗證試驗。2、建立了多維時間序列多重匹配思想的機床狀態(tài)預測模型�；谶^程數(shù)據(jù)特點,提出機床狀態(tài)模型和度量模型�；跁r間窗口的滑動,提出了多維序列多重匹配的建模思想,通過β-耦合度相似指標確定了最大相似集、滑動時長w、預測時長L,利用DBSCAN聚類算法實現(xiàn)了機床狀態(tài)的精確匹配,最后對采集的參數(shù)完成了驗證仿真實驗,結果證明了建模算法的優(yōu)越性。3、研究了加權模糊Petri網(wǎng)(WFPN)的故障預警模型。利用傳統(tǒng)的Petri網(wǎng)提出了適用于描述機床故障觸發(fā)特性的WFPN模型,通過傳遞矩陣和狀態(tài)方程建立了故障推理算法�；陬恠igmod函數(shù)提出了類BP算法和魚群優(yōu)化算法,為了解決故障規(guī)則難以窮盡的問題提出了規(guī)則自學習算法,基于故障知識庫建立了機床關鍵部件的WFPN模型,并完成了故障預警過程。最后通過對模型參數(shù)的優(yōu)化驗證,證實了優(yōu)化算法的有效性。4、開發(fā)了機床狀態(tài)預測及故障預警系統(tǒng)。根據(jù)工廠現(xiàn)場條件提出了系統(tǒng)總體設計框架和相關技術�；贑#與Matlab混合編程開發(fā)了故障預警客戶端,通過HTML/Javascript技術開發(fā)了MVC.Net框架的網(wǎng)頁客戶端。利用ADO.Net技術開發(fā)設計了Oracle數(shù)據(jù)庫,基于WCF服務開發(fā)了系統(tǒng)的核心通信部分。最后對系統(tǒng)進行了簡單的功能測試和性能測試。
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【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TG659

【參考文獻】

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本文編號：2461143