本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)內(nèi)測(cè)試的數(shù)控機(jī)床故障預(yù)測(cè)技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 機(jī)內(nèi)測(cè)試 故障預(yù)測(cè) Morlet小波去噪 FMEA分析 模糊評(píng)判

【摘要】：論文針對(duì)目前數(shù)控機(jī)床主軸和進(jìn)給系統(tǒng)的故障處理現(xiàn)狀,改變以往故障自診斷處理模式,將機(jī)內(nèi)測(cè)試技術(shù)(BIT)引入到數(shù)控機(jī)床故障檢測(cè)和故障預(yù)測(cè)中,首先采用故障模式及影響分析法(FMEA)對(duì)數(shù)控機(jī)床各類故障進(jìn)行深入分析,并按照FMEA硬件法對(duì)故障進(jìn)行分類,得到關(guān)鍵部件故障模式；采用專家調(diào)查表的方式確定了各個(gè)故障的嚴(yán)重度、頻度、探測(cè)度；最后引入模糊綜合評(píng)判理論對(duì)風(fēng)險(xiǎn)順序數(shù)(RPN)進(jìn)行等級(jí)隸屬度劃分,建立二級(jí)模糊評(píng)判模型,對(duì)主軸系統(tǒng)和進(jìn)給系統(tǒng)的機(jī)械類故障進(jìn)行了定量分析,驗(yàn)證了模糊綜合評(píng)判和FMEA對(duì)數(shù)控機(jī)床機(jī)械類故障綜合分析的有效性；其次采用遺傳算法的數(shù)控機(jī)床故障傳感器選擇優(yōu)化,并建立了測(cè)試選擇優(yōu)化問(wèn)題數(shù)學(xué)模型；最后針對(duì)數(shù)控機(jī)床主軸系統(tǒng)軸承,進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)采集,采用優(yōu)化后的Morlet小波進(jìn)行故障早期微弱信號(hào)去噪和特征增強(qiáng),完成故障預(yù)測(cè)。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,本文提出的的方法不僅可以減少故障檢測(cè)時(shí)間,而且可以縮短故障維修時(shí)間,對(duì)降低維修人員的技術(shù)要求和提供視情維修的相關(guān)故障信息,提高數(shù)控機(jī)床執(zhí)行任務(wù)的可靠性,增強(qiáng)數(shù)控機(jī)床的可維修性具有非常重要的意義。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)內(nèi)測(cè)試 故障預(yù)測(cè) Morlet小波去噪 FMEA分析 模糊評(píng)判
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TG659
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 緒論6-13
• 1.1 課題的來(lái)源和意義6
• 1.2 機(jī)內(nèi)測(cè)試概述6-9
• 1.2.1 機(jī)內(nèi)測(cè)試的模式分類7-8
• 1.2.2 機(jī)內(nèi)測(cè)試設(shè)計(jì)原則及技術(shù)指標(biāo)的確定8-9
• 1.3 機(jī)內(nèi)測(cè)試技術(shù)應(yīng)用的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3.1 國(guó)外現(xiàn)狀9-10
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀10-11
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容11-13
• 第二章 基于模糊綜合評(píng)判與FMEA的數(shù)控機(jī)床故障分析研究13-26
• 2.1 數(shù)控機(jī)床機(jī)械類故障分析及其故障機(jī)理研究13-15
• 2.2 數(shù)控機(jī)床故障分析方法理論研究15-18
• 2.2.1 故障模式與影響(FMEA)概述16-17
• 2.2.2 FMEA工作流程17
• 2.2.3 故障嚴(yán)重度類別確定17-18
• 2.3 模糊綜合評(píng)價(jià)理論研究18-19
• 2.4 基于模糊綜合評(píng)判與FMEA的數(shù)控機(jī)床故障分析研究19-25
• 2.4.1 數(shù)控機(jī)床機(jī)械系統(tǒng)故障FMEA分析19
• 2.4.2 數(shù)控機(jī)床機(jī)械系統(tǒng)故障模糊綜合評(píng)判19-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于數(shù)控機(jī)床機(jī)內(nèi)測(cè)試的傳感器位置/選擇優(yōu)化研究26-40
• 3.1 傳感器位置/選擇優(yōu)化結(jié)構(gòu)的建立26-28
• 3.2 傳感器測(cè)試選擇數(shù)學(xué)模型的建立28-31
• 3.2.1 測(cè)試性指標(biāo)的描述28-31
• 3.2.2 測(cè)試選擇優(yōu)化問(wèn)題數(shù)學(xué)模型的建立31
• 3.3 基于遺傳算法的數(shù)控機(jī)床故障傳感器選擇優(yōu)化31-39
• 3.3.1 常用的測(cè)試選擇優(yōu)化算法31-34
• 3.3.2 基于遺傳算法的傳感器選擇優(yōu)化34-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于Morlet小波的數(shù)控機(jī)床故障預(yù)測(cè)技術(shù)研究40-55
• 4.1 小波變換原理概述40-41
• 4.2 小波分解去噪原理及Matlab仿真分析41-46
• 4.3 Morlet小波濾波器原理及設(shè)計(jì)原則46-47
• 4.4 基于香農(nóng)熵理論的外形因子β的選擇優(yōu)化47-48
• 4.5 基于奇異值分解的伸縮因子α的選擇優(yōu)化48-49
• 4.6 基于Morlet小波的數(shù)控機(jī)床主軸軸承故障預(yù)測(cè)49-52
• 4.6.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建49-50
• 4.6.2 軸承早期故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)50-52
• 4.7 “機(jī)內(nèi)測(cè)試的數(shù)控機(jī)床故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)”軟件的開(kāi)發(fā)52-54
• 4.8 本章小結(jié)54-55
• 第五章 結(jié)論55-56
• 致謝56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 作者簡(jiǎn)介61
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果61-62

【參考文獻(xiàn)】

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3 沈親沐;裝備系統(tǒng)級(jí)測(cè)試性分配技術(shù)研究及應(yīng)用[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

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本文編號(hào)：718872