為了應(yīng)對日趨嚴(yán)峻的環(huán)境問題,制造業(yè)已經(jīng)不能夠?yàn)榱私?jīng)濟(jì)利益而對環(huán)境造成甚至不可逆的影響。為了實(shí)現(xiàn)行業(yè)和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展,汽車、航空航天等行業(yè)提出了實(shí)現(xiàn)零部件再制造、綠色制造、智能制造的發(fā)展方向。本文以制造業(yè)中數(shù)控機(jī)床核心部件電主軸為研究對象,通過研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析其故障診斷方法。并建立綠色再制造評價(jià)指標(biāo),評價(jià)零件再制造價(jià)值。研究旨在為零部件再制造奠定基礎(chǔ),將其再制造價(jià)值最大化。本文主要工作及研究內(nèi)容如下:(1)選擇研究對象。通過文獻(xiàn)研究、實(shí)習(xí)考察等方式對高速切削加工中心的電主軸主要結(jié)構(gòu)及其主要發(fā)生的故障進(jìn)行分析。通過分析選定電主軸最易損壞、疲勞程度最高的兩端軸承作為重點(diǎn)研究對象。(2)建立診斷算法�？偨Y(jié)分析傳統(tǒng)診斷方法、數(shù)學(xué)診斷方法、智能診斷方法的工作機(jī)理,包括波形分析法、頻譜分析法、支持向量機(jī)、K-最鄰近等。確定使用K-最鄰近算法作為本文的診斷算法。首先對電主軸軸承全生命周期數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA處理,再通過對PCA處理后的維度進(jìn)行K-最鄰近算法的應(yīng)用,最終,PCA-KNN的模式能夠準(zhǔn)確判斷軸承所處的工作狀態(tài),準(zhǔn)確率優(yōu)于SVM、決策樹、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。(3)建立了綠色再制造評價(jià)指標(biāo)。...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 課題背景
        1.1.3 電主軸診斷技術(shù)的研究意義
    1.2 電主軸故障診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第二章 電主軸工作特點(diǎn)及故障機(jī)理
    2.1 電主軸結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
    2.2 電主軸故障來源及主要成因
    2.3 滾動(dòng)軸承故障分析
        2.3.1 疲勞剝落
        2.3.2 磨損
        2.3.3 銹蝕
        2.3.4 膠合
        2.3.5 保持架損壞和斷裂
    2.4 振動(dòng)信號(hào)的采集
        2.4.1 傳感器類型
        2.4.2 傳感器選擇
        2.4.3 傳感器安裝
        2.4.4 軸承振動(dòng)信號(hào)
    2.5 振動(dòng)信號(hào)的分析
        2.5.1 傳統(tǒng)診斷
        2.5.2 數(shù)學(xué)診斷
        2.5.3 智能診斷
第三章 基于PCA與 KNN的故障診斷方法
    3.1 診斷方法概述
        3.1.1 K-最鄰近算法
        3.1.2 主成分分析法
    3.2 診斷實(shí)例
        3.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        3.2.2 PCA
        3.2.3 KNN
        3.2.4 結(jié)論
第四章 電主軸的綠色再制造評價(jià)指標(biāo)
    4.1 概述
    4.2 經(jīng)濟(jì)屬性分析
        4.2.1 時(shí)間
        4.2.2 經(jīng)濟(jì)收益
        4.2.3 人力
    4.3 資源化屬性分析
        4.3.1 再制造后直接重用率
        4.3.2 再制造后零件部分重用率
        4.3.3 原材料和能源消耗
    4.4 環(huán)保屬性分析
        4.4.1 廢水
        4.4.2 廢氣
        4.4.3 噪聲
    4.5 再制造潛力
第五章 創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)與展望
    5.1 創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝



本文編號(hào)：3773809