隨著新一代信息技術、人工智能技術與制造技術的不斷融合,制造產(chǎn)業(yè)向智能化轉型已成為發(fā)展的必然趨勢。高端數(shù)控機床及由其組成的柔性制造系統(tǒng)是智能制造的重要基礎。高端數(shù)控機床服役過程中,使用工況多變、運行環(huán)境復雜,導致數(shù)控機床系統(tǒng)性能狀態(tài)呈現(xiàn)不可逆的退化趨勢。在服役階段,性能劣化及頻繁的故障會嚴重的影響加工精度和生產(chǎn)效率。因此,如何保證數(shù)控機床的服役性能成為了設計者、生產(chǎn)廠商及使用者共同關注的焦點問題。對于高端數(shù)控機床,其部件退化特征多樣,可靠性數(shù)據(jù)具有小樣本特征,傳統(tǒng)的基于失效數(shù)據(jù)的單一性能評估方法有一定的局限性。本文基于“狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)”、“標準S形試件”及“多源數(shù)據(jù)融合”,在壽命預測、整機運行可靠性評價方面對高端數(shù)控機床的服役性能進行評價與預測。主要研究內(nèi)容如下:(1)構建了基于混合預測方法的關鍵部件剩余壽命預測模型。對于退化型失效的數(shù)控機床關鍵功能部件,由于運行工況、使用環(huán)境、維修程度等因素的影響,功能部件的退化程度和失效時間存在較大的離散性。采用數(shù)據(jù)驅(qū)動和人工智能相結合的綜合預測方法,構建了基于RVM和改進冪函數(shù)相結合的剩余壽命預測模型,該模型可以適應退化過程的不確定性,在不影響實際的...

【文章頁數(shù)】：153 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１可靠性評價指標體系??１．３．?２數(shù)控機床運行可靠性??

?機械科學研宄總院博士學位論文???關［１５：。按照機床的層次結構，在零件層次、部件層次、裝置層次及系統(tǒng)層次都有相??應的運行可靠性研宄的內(nèi)容。不同層次的可靠性影響因素和薄弱環(huán)節(jié)各有特點，需??要分別開展相應的研宄工作。數(shù)控裝備在運行過程中由于基本構件性能（如床身、??立柱），結....

圖１．２服役階段數(shù)據(jù)采集流程??利用信息熵法、相關系數(shù)法、峭度指標法等建立數(shù)控機床運行狀態(tài)與可靠性關??聯(lián)關系，運行可靠性評價指標包括：??

然取得了突破性進展，但??也存在以下幾個方面的問題：傳統(tǒng)的可靠性評價屬于事后評價，需要大量故障樣本??數(shù)據(jù)，適用于一類設備的性能評價。高端數(shù)控裝備屬于小批量、長壽命產(chǎn)品，隨著??故障率的降低，其失效數(shù)據(jù)和維修數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量少、統(tǒng)計周期長。服役過程中，??在使用工況、運行環(huán)境、保養(yǎng)....

圖１．３研究思路??利用信息化及網(wǎng)絡化技術，采集來自于生產(chǎn)現(xiàn)場的多源信息，并結合歷史履歷??

高可靠性、低成本的運行。???１賊劣化龍雜?關鍵功能部件壽命臟ｉｊ?｜關＾化??Ｉ?１??｜切削工況下性能評價?｜?整機運行可靠性評價?｜｜?單臺數(shù)控??Ｉ?｜?尻床??為＾＾技ｐｉ數(shù)丨多源信息融合的綜合可靠性評價］ｊ??Ｉ?Ｉ??［＇運維數(shù)據(jù)、相似設備維丨雜奸賴幾航紐珊?Ｉ多臺....

圖１．４技術路線??１．５．?２本文主要內(nèi)容??

?機械科學研宄總院博士學位論文???測信號有振動信號、電流信號及聲發(fā)射信號等。因采集電流信號成本低、可操作性??強、同時包含信息量大，適合長期監(jiān)測，而且不影響切削加工［９５：。監(jiān)測電主軸電流??信號，并進行信號的降噪清洗、提取表征性能退化的信息熵值，構建性能變化曲線。??主軸／刀....

本文編號：3925203