机床故障诊断知识建模和可配置系统构建方法研究
发布时间：2021-06-07 22:04
故障诊断作为机床健康管理的重要内容对延长机床寿命、提高生产效率、降低生产成本具有重要意义。从国内外研究现状来看,在基于信号处理、模式识别和物理模型等数据驱动的故障诊断方法上有了大量的研究,取得了丰富的研究成果。在知识驱动的故障诊断方法方面,也有了一定的研究进展,但关于故障知识的有效组织、表示、共享和应用的研究仍比较少。知识驱动方法在提高故障诊断知识表示能力和故障诊断系统的智能水平上有着重要作用。随着机床复杂程度的增加、对智能程度需求的增长和人工智能技术的发展,对具有综合性、可配置性和智能性的机床故障诊断系统提出了迫切的需求。因此,本文针对机床故障诊断问题,从知识的角度研究了机床故障诊断知识建模和可配置系统构建方法。主要内容包括:（1）在分析机床故障诊断问题和发展需求的基础上,提出了一种用于机床故障诊断的多维度的分析模型,从层次维、活动维和时间维三个维度对机床故障诊断问题进行分析,描述了研究对象的时空属性和研究方法的类别属性。然后,提出了一种机床故障诊断知识管理体系结构,以知识为核心对机床故障诊断过程中各个结构层次、时间阶段和故障诊断活动所涉及到的静动态知识进行获取、处理、组织和应用,开...
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：172 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
OKM-MTFD核心本体Fig.3.8CoreontologyofOKM-MTFD
和 ZFaultPheAttrDegree 等。 对于故障维修，建立“修复”、“更换”、“调整”等故障维修本征类，即ZFaultMntIntr_Repair、ZFaultMntIntr_Replace 和 ZFaultMntIntr_Adjust；故障 维 修 的 特 征 、 紧 急 度 、 等 级 、 类 型 等 故 障 维 修 属 性 类（ZFaultMaintenanceAttribute）的子类，即 ZFaultMntAttrCharacteristic、ZFaultMntAttrEmergencyDegree、ZFaultMntAttrLevel 和 ZFaultMntAttrType。 对 于 故 障 原 因 ， 建 立 类 “ 损 坏 ” 和 “ 松 动 ” 作 为 故 障 原 因 类 子 类ZFaultPheCau_Mechanic 的 子 类 ， 即 ZFaultCau_Damage 和ZFaultCau_Loose；建立故障原因的特征、程度、频率等故障原因属性类（ ZFaultCauseAttribute ） 的 子 类 ， 即 ZFaultMntAttrCharacteristic 、ZFaultCauAttrDegree 和 ZFaultCauAttrFrequency。 对于故障部位，本文针对目标滚齿机建立了基于“子系统-部件-零件”的机床结构本体（见图 3.12），应用 EquivalentTo 公理将与 ZFaultLocation 进行关联，实现外部引用。
图 3.19 由故障部位查询该部位可能有的故障现象、故障原因和故障维修方法Fig. 3.19 Result of querying FP, FM and FC from FL图 3.20 由故障维修查询可能的故障现象Fig. 3.20 Result of querying FP from FM3.6 本章小结本章介绍了一种基于标准语义的机床故障诊断知识建模方法（KMM-MTFD），用于构建不同机床的基于本体的故障诊断知识模型（OKM-MTFD）。其中，基于谓词逻辑的故障要素分析方法为故障要素的内容描述提供规范化的术语集；故障要素两级分类法和外部本体引用法可以对多种多样的故障现象和故障维修进行层次化和模块化的管理，为新增故障的分析和诊断提供支持；OKF-MTFD 核心本体和
【参考文献】：
期刊论文
[1]Petri网逆网在主轴故障诊断中的应用[J]. 谷东伟,张学文,王志琼,申桂香,张英芝. 重庆大学学报. 2016(06)
[2]基于桶消元的数控机床故障模糊贝叶斯网络推理方法[J]. 高新勤,杜景霏,张艳平. 航空精密制造技术. 2016(05)
[3]基于图论的数控机床故障诊断方法[J]. 盛博,邓超,熊尧,王远航,罗志骏. 计算机集成制造系统. 2015(06)
[4]数控机床智能故障诊断技术的研究现状与展望[J]. 王家海,黄江涛,沈斌,苏依顺,张燕青. 机械制造. 2014(05)
[5]智能机床发展现状与技术体系框架[J]. 鄢萍,阎春平,刘飞,何龙,蒋林. 机械工程学报. 2013(21)
[6]机械故障诊断基础研究“何去何从”[J]. 王国彪,何正嘉,陈雪峰,赖一楠. 机械工程学报. 2013(01)
[7]案例推理的故障诊断技术研究综述[J]. 柳玉,贲可荣. 计算机科学与探索. 2011(10)
[8]Fault Diagnosis Method Based on System-phenomenon-fault Tree[J]. CHEN Guorong 1,2,YAN Ping 1,YI Runzhong 1,and LIU Fei 1 1 State Key Laboratory of Mechanical Transmission,Chongqing University,Chongqing 400044,China 2 School of Electronic & Information Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2011(03)
[9]基于数据驱动的故障诊断方法综述[J]. 李晗,萧德云. 控制与决策. 2011(01)
[10]基于超球面支持向量机的丝杠故障诊断技术[J]. 吴希曦,高宏力,燕继明,赵敏,黄柏权,许明恒. 计算机集成制造系统. 2010(12)
博士论文
[1]复杂装备故障预测与健康管理关键技术研究[D]. 李向前.北京理工大学 2014
[2]远程协同故障诊断关键技术及其应用研究[D]. 李盘靖.西北工业大学 2006
本文编号：3217396
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：172 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
OKM-MTFD核心本体Fig.3.8CoreontologyofOKM-MTFD
和 ZFaultPheAttrDegree 等。 对于故障维修，建立“修复”、“更换”、“调整”等故障维修本征类，即ZFaultMntIntr_Repair、ZFaultMntIntr_Replace 和 ZFaultMntIntr_Adjust；故障 维 修 的 特 征 、 紧 急 度 、 等 级 、 类 型 等 故 障 维 修 属 性 类（ZFaultMaintenanceAttribute）的子类，即 ZFaultMntAttrCharacteristic、ZFaultMntAttrEmergencyDegree、ZFaultMntAttrLevel 和 ZFaultMntAttrType。 对 于 故 障 原 因 ， 建 立 类 “ 损 坏 ” 和 “ 松 动 ” 作 为 故 障 原 因 类 子 类ZFaultPheCau_Mechanic 的 子 类 ， 即 ZFaultCau_Damage 和ZFaultCau_Loose；建立故障原因的特征、程度、频率等故障原因属性类（ ZFaultCauseAttribute ） 的 子 类 ， 即 ZFaultMntAttrCharacteristic 、ZFaultCauAttrDegree 和 ZFaultCauAttrFrequency。 对于故障部位，本文针对目标滚齿机建立了基于“子系统-部件-零件”的机床结构本体（见图 3.12），应用 EquivalentTo 公理将与 ZFaultLocation 进行关联，实现外部引用。
图 3.19 由故障部位查询该部位可能有的故障现象、故障原因和故障维修方法Fig. 3.19 Result of querying FP, FM and FC from FL图 3.20 由故障维修查询可能的故障现象Fig. 3.20 Result of querying FP from FM3.6 本章小结本章介绍了一种基于标准语义的机床故障诊断知识建模方法（KMM-MTFD），用于构建不同机床的基于本体的故障诊断知识模型（OKM-MTFD）。其中，基于谓词逻辑的故障要素分析方法为故障要素的内容描述提供规范化的术语集；故障要素两级分类法和外部本体引用法可以对多种多样的故障现象和故障维修进行层次化和模块化的管理，为新增故障的分析和诊断提供支持；OKF-MTFD 核心本体和
【参考文献】：
期刊论文
[1]Petri网逆网在主轴故障诊断中的应用[J]. 谷东伟,张学文,王志琼,申桂香,张英芝. 重庆大学学报. 2016(06)
[2]基于桶消元的数控机床故障模糊贝叶斯网络推理方法[J]. 高新勤,杜景霏,张艳平. 航空精密制造技术. 2016(05)
[3]基于图论的数控机床故障诊断方法[J]. 盛博,邓超,熊尧,王远航,罗志骏. 计算机集成制造系统. 2015(06)
[4]数控机床智能故障诊断技术的研究现状与展望[J]. 王家海,黄江涛,沈斌,苏依顺,张燕青. 机械制造. 2014(05)
[5]智能机床发展现状与技术体系框架[J]. 鄢萍,阎春平,刘飞,何龙,蒋林. 机械工程学报. 2013(21)
[6]机械故障诊断基础研究“何去何从”[J]. 王国彪,何正嘉,陈雪峰,赖一楠. 机械工程学报. 2013(01)
[7]案例推理的故障诊断技术研究综述[J]. 柳玉,贲可荣. 计算机科学与探索. 2011(10)
[8]Fault Diagnosis Method Based on System-phenomenon-fault Tree[J]. CHEN Guorong 1,2,YAN Ping 1,YI Runzhong 1,and LIU Fei 1 1 State Key Laboratory of Mechanical Transmission,Chongqing University,Chongqing 400044,China 2 School of Electronic & Information Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2011(03)
[9]基于数据驱动的故障诊断方法综述[J]. 李晗,萧德云. 控制与决策. 2011(01)
[10]基于超球面支持向量机的丝杠故障诊断技术[J]. 吴希曦,高宏力,燕继明,赵敏,黄柏权,许明恒. 计算机集成制造系统. 2010(12)
博士论文
[1]复杂装备故障预测与健康管理关键技术研究[D]. 李向前.北京理工大学 2014
[2]远程协同故障诊断关键技术及其应用研究[D]. 李盘靖.西北工业大学 2006
本文编号：3217396
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiagonggongyi/3217396.html
