数控机床远程监测与故障诊断系统设计

发布时间：2021-04-17 11:23

　　随着互联网+、大数据、人工智能等先进技术的提出,制造业也正朝着数字化、网络化和智能化方向的不断推进。数控机床作为现代化生产制造系统的核心设备之一,已被投入到各个领域部件的生产制造过程中。随着人们对数控机床的功能、加工精度及可靠性等要求的不断提高,其组成模块、部件及结构也越来越多、越来越复杂,基于传统的噪声检测、振动检测等技术已无法对数控机床进行全面而准确的状态监测与故障诊断。基于此,本文提出了数控机床的故障诊断系统方法,搭建了远程监测与故障诊断系统平台,并设计了远程监测系统用于远程信息查询与管理。（1）阐述了课题的研究背景与意义,对数控机床的构成进行了分析,并对国内外故障诊断与远程检测技术的研究现状进行了调研。（2）对故障诊断算法理论进行了介绍,对故障书的算法原理、基本符号、数学表达和模型建立方法进行了详细阐述;对神经网络算法概念及BP神经网络训练方法进行了介绍;最后以基于自编码的深度神经网络为例对基于深度学习的故障诊断方法进行了理论分析,为数据机床远程监测与故障诊断系统平台的建立提供基础与支撑。（3）建立了数控机床故障诊断的模型,首先对数控机床故障类型进行了剖析,其次,对依据故障树的... 

【文章来源】：南昌大学江西省 211工程院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

数控机床的组成示意图

以高等院校和相关研究机构为代表，形成了一大批伟、李美军等[25]在深入分析了远程监测与故障诊断系统上设计了包括基于 web 的客户端、基于 ASP.NET 以及 I SQLServer 的底层数据库的三层体系架构，如图 1.2 所与实现提供了参考。

图 1.3 多参数在线监测系统架构上述提到的远程监测与故障诊断系统及算法的相关研究之外，、徐志明[33]，电子科技大学刘福民[34]、昆明理工大学陈同兴、远程监测与故障诊断领域进行了深入研究。然而，对于现代加、对诊断响应也越来越高的数控设备来说，上述系统和算法一

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于网络的远程智能故障诊断系统开发[J]. 陈同兴,张晓龙,宋乐见,薛宇涛.  机床与液压. 2017(19)
[2]基于自编码网络特征降维的轻量级入侵检测模型[J]. 高妮,高岭,贺毅岳,王海.  电子学报. 2017(03)
[3]基于网络的数控机床故障预警与诊断平台设计与实现[J]. 王浩林,徐志明,甘屹,王双园,余颖.  机床与液压. 2016(11)
[4]“互联网+”时代制造业绿色发展模式与策略研究[J]. 秦业,张群,杜娟.  中国工程科学. 2015(08)
[5]深度学习研究综述[J]. 尹宝才,王文通,王立春.  北京工业大学学报. 2015(01)
[6]数控机床故障诊断综述[J]. 李文俐,胡林桥,胡强.  科技展望. 2014(20)
[7]基于不确定推理的数控机床故障诊断的研究[J]. 王家海,刘晨阳.  制造技术与机床. 2014(01)
[8]利用置信规则库的数控机床伺服系统故障诊断[J]. 张邦成,尹晓静,王占礼,周志杰,张玉玲,吕康文.  振动.测试与诊断. 2013(04)
[9]数控机床多参数在线监测诊断系统的设计与实现[J]. 井陆阳,王太勇,陈东祥,张攀.  制造业自动化. 2013(11)
[10]机械故障诊断技术中的信号处理方法:时域分析[J]. 王金福,李富才.  噪声与振动控制. 2013(02)

硕士论文
[1]西门子840D系统的数控机床群远程监控软件的开发与实现[D]. 刘福民.电子科技大学 2016
[2]基于数据监测与视频监控的机床故障诊断[D]. 郭志明.华中科技大学 2016
[3]数控机床远程实时故障诊断系统设计[D]. 陈亮.西南交通大学 2015
[4]数控机床远程视频辅助诊断系统[D]. 程伊颖.华中科技大学 2015
[5]基于贝叶斯网络的数控机床远程智能故障诊断研究[D]. 李遇春.浙江大学 2010



本文编号：3143365