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基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的電主軸健康狀態(tài)評(píng)估

發(fā)布時(shí)間:2021-05-24 05:51
  電主軸是高檔數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵核心功能部件之一,其性能及健康狀態(tài)與數(shù)控機(jī)床的整體性能狀況密切相關(guān)。電主軸發(fā)生故障可能導(dǎo)致數(shù)控機(jī)床停機(jī)等一系列問題,影響產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。通過電主軸的健康狀態(tài)評(píng)估,可以實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù),最大程度避免電主軸發(fā)生故障,延長(zhǎng)機(jī)器使用壽命。同時(shí),電主軸的自我健康狀態(tài)感知、故障預(yù)測(cè)及健康維護(hù)技術(shù),也是數(shù)控機(jī)床智能化和健康管理的一項(xiàng)重要內(nèi)容。由于電主軸有多種類型,工況和故障模式繁雜,目前評(píng)定其健康狀態(tài)尚無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的參數(shù)閾值。分析評(píng)估電主軸健康退化趨勢(shì),對(duì)合理制定電主軸維修策略,實(shí)現(xiàn)基于健康狀態(tài)的維修方式有現(xiàn)實(shí)意義。本文在CBM架構(gòu)下利用狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和算法,對(duì)電主軸健康狀態(tài)評(píng)估方法展開研究,主要內(nèi)容如下:1、電主軸故障信息傳遞路徑及信號(hào)特征分析。根據(jù)主軸零部件間的耦合關(guān)系布置傳感器檢測(cè)點(diǎn),并通過故障信息傳遞路徑的分析對(duì)檢測(cè)點(diǎn)布置的合理性進(jìn)行驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上,分析常見故障所產(chǎn)生的特征頻率,作為健康狀態(tài)評(píng)估的參考依據(jù)。2、基于單傳感器數(shù)據(jù)的健康指標(biāo)計(jì)算。通過分析典型的健康評(píng)估框架,并結(jié)合電主軸特點(diǎn),構(gòu)建電主軸的健康評(píng)估框架。對(duì)電主軸信號(hào)的時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征進(jìn)行提取和篩選。鑒于... 

【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:86 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與來源
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 課題來源
    1.2 研究目的與意義
    1.3 電主軸健康狀態(tài)評(píng)估技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.1 電主軸狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)
        1.3.2 健康指標(biāo)計(jì)算方法
        1.3.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合方法
    1.4 研究?jī)?nèi)容與研究路線
第2章 電主軸故障信息傳遞路徑及信號(hào)特征分析
    2.1 概述
    2.2 電主軸系統(tǒng)及結(jié)構(gòu)
    2.3 電主軸常見故障及測(cè)點(diǎn)布置
    2.4 常見故障信息傳遞路徑及信號(hào)特征分析
        2.4.1 電主軸軸承故障
        2.4.2 主軸芯軸與拉刀機(jī)構(gòu)故障
        2.4.3 主軸電機(jī)故障
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于單傳感器數(shù)據(jù)的健康指標(biāo)計(jì)算
    3.1 電主軸健康狀態(tài)評(píng)估流程
    3.2 信號(hào)特征提取與篩選
        3.2.1 信號(hào)特征提取
        3.2.2 特征歸一化及相對(duì)縮放處理
        3.2.3 特征篩選
    3.3 基于滑動(dòng)SVDD模型的健康指標(biāo)計(jì)算
        3.3.1 SVDD基本原理
        3.3.2 滑動(dòng)SVDD模型
    3.4 軸承性能衰退數(shù)據(jù)分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 多傳感器數(shù)據(jù)融合電主軸健康狀態(tài)評(píng)估
    4.1 概述
    4.2 加權(quán)DS證據(jù)理論
        4.2.1 證據(jù)理論基本概念
        4.2.2 Dempster證據(jù)組合規(guī)則
        4.2.3 權(quán)重的計(jì)算
    4.3 電主軸健康狀態(tài)評(píng)估試驗(yàn)
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.3.2 數(shù)據(jù)分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 電主軸健康狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)開發(fā)
    5.1 軟件功能設(shè)計(jì)
    5.2 軟件開發(fā)平臺(tái)
    5.3 電主軸健康狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)程序開發(fā)
        5.3.1 數(shù)據(jù)采集與儲(chǔ)存
        5.3.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與管理
        5.3.3 數(shù)據(jù)查詢與健康評(píng)估
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于支持向量機(jī)的數(shù)控機(jī)床電主軸故障診斷研究[D]. 王澤星.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于LabVIEW的電主軸電液伺服加載控制系統(tǒng)研究[D]. 鄭志同.吉林大學(xué) 2015
[4]基于LabVIEW的電主軸狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研制[D]. 楊川貴.吉林大學(xué) 2015
[5]多傳感器信息融合技術(shù)在電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 張?jiān)?蘭州理工大學(xué) 2014
[6]電主軸可靠性試驗(yàn)臺(tái)模擬切削力加載方法與試驗(yàn)的研究[D]. 朱巖.吉林大學(xué) 2014
[7]基于多源異類信息融合的異步電機(jī)故障診斷技術(shù)研究[D]. 李平.湖南科技大學(xué) 2013
[8]高速電主軸電液伺服加載的可靠性試驗(yàn)臺(tái)研制[D]. 王凱.吉林大學(xué) 2013
[9]基于信息融合技術(shù)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷[D]. 趙鵬.西北工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào):3203668

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