發(fā)布時(shí)間：2022-12-18 00:45

　　隨著智能制造領(lǐng)域的迅速發(fā)展,鍛壓機(jī)床作為制造業(yè)重要的基礎(chǔ)設(shè)備,國(guó)家采取許多有效措施促進(jìn)智能制造領(lǐng)域的發(fā)展,每年投入工業(yè)制造機(jī)床行業(yè)的重大專項(xiàng)資金高達(dá)100億以上。鍛壓機(jī)床的技術(shù)發(fā)展直接關(guān)系到汽車、機(jī)械、航空、船舶等領(lǐng)域眾多基礎(chǔ)型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,因此,鍛壓機(jī)床的智能化運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)及故障診斷水平已經(jīng)成為體現(xiàn)一個(gè)國(guó)家工業(yè)現(xiàn)代化水平的重要標(biāo)志。工業(yè)4.0是由德國(guó)提出的十大未來項(xiàng)目之一,該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助,投資預(yù)計(jì)高達(dá)2億歐元,旨在提升工業(yè)制造的智能化水平,建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智能工廠。結(jié)合中國(guó)制造2025旨在建立制造業(yè)強(qiáng)國(guó)的目標(biāo),鍛壓機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)及故障診斷在智能制造領(lǐng)域具有互聯(lián)網(wǎng)背景下的新時(shí)代意義。首先,針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)JB39-630/3型閉式四點(diǎn)鍛壓機(jī)床的結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行研究。以劃分研究對(duì)象狀態(tài)檢測(cè)為多個(gè)子部分為目的,根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)檢測(cè)的需求,安裝多種類型的傳感器,采集機(jī)床溫度、振動(dòng)以及壓強(qiáng)等數(shù)據(jù),并提出由PLC、交換機(jī)、路由器、攝像頭等設(shè)備構(gòu)成的檢測(cè)系統(tǒng);同時(shí)針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)提出的三個(gè)工程型問題,提出對(duì)應(yīng)的解決方案。其次,設(shè)計(jì)了鍛壓機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)的多源診斷... 

【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 課題研究的背景及意義
    1.2 鍛壓機(jī)床狀態(tài)檢測(cè)及故障診斷國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 狀態(tài)檢測(cè)現(xiàn)狀與熱點(diǎn)研究
        1.2.2 故障診斷研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)概況及故障診斷方法概況
        1.3.1 傳感器應(yīng)用技術(shù)概況
        1.3.2 TCP/IP遠(yuǎn)程檢測(cè)技術(shù)概況
        1.3.3 智能故障診斷方法概況
        1.3.4 故障樹分析方法概況
    1.4 課題主要研究?jī)?nèi)容及工作安排
第2章 鍛壓機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)方案設(shè)計(jì)研究
    2.1 鍛壓機(jī)床狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.1.1 鍛壓機(jī)床狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)
        2.1.2 多源信息融合診斷體系設(shè)計(jì)
        2.1.3 鍛壓機(jī)床狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)劃分
    2.2 檢測(cè)系統(tǒng)傳感器選型方案設(shè)計(jì)
        2.2.1 溫度傳感器
        2.2.2 壓力傳感器
        2.2.3 開關(guān)位置傳感器
    2.3 其它硬件設(shè)備選型
    2.4 鍛壓機(jī)床狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.4.1 狀態(tài)數(shù)據(jù)采集硬件設(shè)計(jì)
        2.4.2 上位機(jī)檢測(cè)軟件TCP/IP信息傳輸設(shè)計(jì)
    2.5 大型齒輪運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)問題
    2.6 氣墊內(nèi)部氣壓平衡性問題
    2.7 高噸位壓力機(jī)的鍛壓噸位檢測(cè)問題
    2.8 本章小結(jié)
第3章 鍛壓機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)的硬件及軟件設(shè)計(jì)
    3.1 鍛壓機(jī)床狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)硬件裝置設(shè)計(jì)
        3.1.1 S7-300PLC硬件整體設(shè)計(jì)
        3.1.2 電源模塊硬件設(shè)計(jì)
        3.1.3 CPU模塊硬件設(shè)計(jì)
        3.1.4 I/O點(diǎn)數(shù)據(jù)采集模塊硬件設(shè)計(jì)
    3.2 鍛壓機(jī)床狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)硬件程序設(shè)計(jì)
        3.2.1 檢測(cè)系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)總流程
        3.2.2 多傳感器數(shù)據(jù)采集程序設(shè)計(jì)
        3.2.3 機(jī)床數(shù)據(jù)TCP/IP傳輸程序設(shè)計(jì)
    3.3 鍛壓機(jī)床狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)軟件總體設(shè)計(jì)
        3.3.1 狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)軟件開發(fā)目標(biāo)
        3.3.2 狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)軟件開發(fā)設(shè)計(jì)及開發(fā)環(huán)境
    3.4 鍛壓機(jī)床狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)軟件功能模塊化開發(fā)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 鍛壓機(jī)床多源信息融合智能故障樹方法研究
    4.1 鍛壓機(jī)床多類型傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.1.1 小波包濾波去噪處理
        4.1.2 能量歸一化特征提取
        4.1.3 主元降維分析
        4.1.4 鍛壓機(jī)床高低頻結(jié)合特征向量的建立
    4.2 鍛壓機(jī)床故障樹建模及定性分析
        4.2.1 常規(guī)故障樹分析方法的應(yīng)用與不足
        4.2.2 故障樹事件與符號(hào)
    4.3 鍛壓機(jī)床多源信息融合智能故障樹建模
        4.3.1 多源信息融合結(jié)構(gòu)模型設(shè)計(jì)研究
        4.3.2 多源信息融合智能故障樹結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)研究
        4.3.3 遞歸神經(jīng)元及遞歸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.3.4 鍛壓機(jī)床修正遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
        4.3.5 改進(jìn)D-S證據(jù)理論的多源信息融合
    4.4 本章小結(jié)
第5章 鍛壓機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)試驗(yàn)及試驗(yàn)結(jié)果
    5.1 鍛壓機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)試驗(yàn)及試驗(yàn)結(jié)果
        5.1.1 用戶賬號(hào)管理模塊試驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.1.2 狀態(tài)檢測(cè)及報(bào)警模塊試驗(yàn)及結(jié)果
        5.1.3 SQL Server2008 數(shù)據(jù)庫模塊試驗(yàn)及結(jié)果
    5.2 多源信息融合智能故障樹診斷試驗(yàn)結(jié)果及分析
        5.2.1 基于網(wǎng)絡(luò)的故障樹診斷試驗(yàn)結(jié)果及分析
        5.2.2 多源信息融合智能故障樹診斷試驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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