發(fā)布時間：2020-07-10 09:16

【摘要】：鍛壓機床應(yīng)用廣泛,其發(fā)生故障常常會導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低。當發(fā)生故障時,會給企業(yè)帶來嚴重的損失及員工人身安全問題。提高機床可靠性、穩(wěn)定性、安全性并大幅度降低定期檢修所耗費的人力、物力成本,對鍛壓機床的實時狀態(tài)監(jiān)測和故障智能診斷是至關(guān)重要的。隨著云平臺的深入研究,為解決鍛壓機床的實時智能狀態(tài)檢測和故障智能診斷的問題提供了新途徑。本文以大型RZU系列快速薄板深拉伸液壓機床為例,構(gòu)建基于云平臺的鍛壓機床實時智能診斷系統(tǒng)。通過此系統(tǒng),用戶可以快速準確判斷并解決設(shè)備故障,大大提高了設(shè)備利用率。本論文主要內(nèi)容如下:首先,對鍛壓機床的結(jié)構(gòu)和控制系統(tǒng)進行分析,分析鍛壓機床故障特點并搜集和整理了鍛壓機床的常見故障。對系統(tǒng)的功能和性能提出了幾點要求。其次,詳細分析了故障樹分析法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BAM算法,并建立了診斷模型。搭建系統(tǒng)整體框架。隨后,分析云平臺主流模式和選型,確定智能系統(tǒng)的應(yīng)用平臺為阿里云云平臺。詳細分析了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、云平臺數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計及智能診斷系統(tǒng)界面設(shè)計。最后,利用系統(tǒng)故障運行實例,從實時檢測和故障診斷兩個方面對系統(tǒng)功能的實現(xiàn)進行了驗證。綜上所述,構(gòu)建基于云平臺的鍛壓機床實時智能診斷系統(tǒng),不僅可以實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和精確診斷,還可以提供遠程管理服務(wù),隨時隨地的監(jiān)管設(shè)備。
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TG315
【圖文】：

我國首臺鍛造液壓機建造于 20 世紀 50 年代，剛開始的鍛壓機床生產(chǎn)比較單一、技術(shù)含量低、操作復(fù)雜并且安全性低。也是由于其技術(shù)的不足及元器件的局限性，我國的鍛壓機床在隨后的十幾年發(fā)展中非常緩慢。直到 20 世紀末，全國10000 噸以上的液壓機都沒有 10 臺，但在 2006 年，我國一年就建造了近有 20臺的液壓機[35]。中小型噸位的液壓機已經(jīng)數(shù)不勝數(shù)。高合金材料的應(yīng)用日益廣泛。與其他機床相比，鍛壓機具有較大的鍛壓壓力，快速鍛造速度達到了高合金材料的應(yīng)用要求，使鍛壓液壓機發(fā)展迅速。并迅速取代傳統(tǒng)的錘鍛設(shè)備。鍛壓機具有響應(yīng)速度快，沖擊小，操作簡單，自動化程度高等優(yōu)點。鍛壓液壓機不僅可以進行扭曲，彎曲，沖壓，拉拔，鐓鍛等自由鍛造工藝，還可鍛造胎膜。由于其適應(yīng)性強、精度高，適用于各種金屬薄板的拉伸、落料、等沖壓成型工藝。本論文是為 RZU 系列鍛造液壓機開發(fā)的系統(tǒng)。鍛造液壓機如圖 2-1 所示。該設(shè)備用作重要的鍛造設(shè)備，采用的是油壓雙柱式結(jié)構(gòu)。油壓雙柱式結(jié)構(gòu)主要特點為：下橫梁、固定橫梁、工作缸、工作柱塞、回程缸及所有附件均置于液壓機下部，兩根立柱成對角線分布支撐起主要工作平臺。

基于云平臺的鍛壓機床實時智能診斷系統(tǒng)設(shè)計電氣故障三各方面。這里所說的故障主要是指液壓系統(tǒng)的故障。液壓系統(tǒng)的液壓元件眾多，控制系統(tǒng)相當復(fù)雜，故液壓系統(tǒng)的故障呈多元化，有的由某一液壓元件失靈引起的，有的是由機械、電氣或者外界因素引起的。一個液壓元件的失靈或損壞會導(dǎo)致多種故障情況發(fā)生，也可能一種故障是由多個液壓元件失靈引起的。

基于云平臺的鍛壓機床實時智能診斷系統(tǒng)設(shè)計 niniTxxxxx112( )1(1)(1) (1)1(1)(3.3)由上式可知，當由至少一個底事件為 0 即 xi=0，則 T(x)=0，即頂事件為 0。若所有的底事件為 0，則頂事件為 0。（3）故障樹結(jié)構(gòu)函數(shù)利用邏輯門的布爾運算可以將故障樹的頂事件狀態(tài) T 表示為底事件狀態(tài)變量 x1,x2,…,xn的布爾表達式。根據(jù)下圖 3-1 的故障樹模型，它的結(jié)構(gòu)函數(shù)為：1234345678910T ( xx+xx)(xx+xx)(x+x)xx由結(jié)構(gòu)函看出，當?shù)资录^多時，結(jié)構(gòu)函數(shù)變得非常復(fù)雜，使得定量分析的計算量加大。

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王有元;蔡亞楠;王燦;李劍;薛武;;基于云平臺的變電站設(shè)備智能診斷系統(tǒng)[J];高電壓技術(shù);2015年12期

2 胡明旺;;《中國制造2025》支撐中華民族偉大復(fù)興——《中國制造2025》起草組組長、規(guī)劃編制負責人、工業(yè)和信息化部原黨組副書記、副部長蘇波權(quán)威解讀《中國制造2025》[J];裝備制造;2015年09期

3 王萬玉;陶孫杰;馮旭祥;馬彬彬;;遙感衛(wèi)星接收系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計[J];電訊技術(shù);2015年05期

4 郭文行;陳柏金;胡彥兵;;快鍛液壓機遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)構(gòu)建[J];機械科學(xué)與技術(shù);2015年05期

5 喻雄飛;邵利民;徐慧峰;;基于狀態(tài)評估的柴油機故障診斷系統(tǒng)[J];裝備制造技術(shù);2015年04期

6 李文俐;胡林橋;胡強;;數(shù)控機床故障診斷綜述[J];科技展望;2014年20期

7 戴麗榮;戴舒;;云計算綜述[J];西安航空學(xué)院學(xué)報;2013年03期

8 胡海濤;高朝暉;何正友;袁林;;基于FTA和FMEA法的地鐵牽引供電系統(tǒng)可靠性評估[J];鐵道學(xué)報;2012年10期

9 張莉莉;武艷;;模糊理論概述[J];硅谷;2012年17期

10 賈慶賢;張迎春;管宇;陳雪芹;;基于解析模型的非線性系統(tǒng)故障診斷方法綜述[J];信息與控制;2012年03期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 魏云崢;基于云計算的工程造價管理研究[D];北京建筑大學(xué);2017年

2 趙亮;基于模糊故障樹方法的船舶錨泊安全分析[D];大連海事大學(xué);2017年

3 韓樂樂;地理教育云平臺的探索與設(shè)計[D];華東師范大學(xué);2016年

4 丁國濤;基于云結(jié)構(gòu)的數(shù)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2016年

5 徐霖;基于ZigBee動力煙霧監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計[D];大連交通大學(xué);2014年

6 張深逢;數(shù)控機床狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)應(yīng)用[D];華北水利水電大學(xué);2014年

7 郭文行;基于web的鍛造液壓機遠程監(jiān)測與診斷系統(tǒng)研究[D];華中科技大學(xué);2014年

8 高聚銀;基于云平臺的智能家居系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

9 林靜;機械壓力機故障診斷系統(tǒng)的研制[D];廣東工業(yè)大學(xué);2013年

10 蔡宇飛;基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的停車場管理系統(tǒng)[D];北京交通大學(xué);2013年

本文編號：2748722