基于机内测试的数控机床故障预测技术研究

发布时间：2017-08-22 11:25

  本文关键词：基于机内测试的数控机床故障预测技术研究

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【摘要】：论文针对目前数控机床主轴和进给系统的故障处理现状,改变以往故障自诊断处理模式,将机内测试技术(BIT)引入到数控机床故障检测和故障预测中,首先采用故障模式及影响分析法(FMEA)对数控机床各类故障进行深入分析,并按照FMEA硬件法对故障进行分类,得到关键部件故障模式；采用专家调查表的方式确定了各个故障的严重度、频度、探测度；最后引入模糊综合评判理论对风险顺序数(RPN)进行等级隶属度划分,建立二级模糊评判模型,对主轴系统和进给系统的机械类故障进行了定量分析,验证了模糊综合评判和FMEA对数控机床机械类故障综合分析的有效性；其次采用遗传算法的数控机床故障传感器选择优化,并建立了测试选择优化问题数学模型；最后针对数控机床主轴系统轴承,进行振动信号采集,采用优化后的Morlet小波进行故障早期微弱信号去噪和特征增强,完成故障预测。通过现场数据采集进行试验验证,本文提出的的方法不仅可以减少故障检测时间,而且可以缩短故障维修时间,对降低维修人员的技术要求和提供视情维修的相关故障信息,提高数控机床执行任务的可靠性,增强数控机床的可维修性具有非常重要的意义。
【关键词】：机内测试 故障预测 Morlet小波去噪 FMEA分析 模糊评判
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG659
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 绪论6-13
• 1.1 课题的来源和意义6
• 1.2 机内测试概述6-9
• 1.2.1 机内测试的模式分类7-8
• 1.2.2 机内测试设计原则及技术指标的确定8-9
• 1.3 机内测试技术应用的国内外研究现状9-11
• 1.3.1 国外现状9-10
• 1.3.2 国内现状10-11
• 1.4 本文研究的主要内容11-13
• 第二章 基于模糊综合评判与FMEA的数控机床故障分析研究13-26
• 2.1 数控机床机械类故障分析及其故障机理研究13-15
• 2.2 数控机床故障分析方法理论研究15-18
• 2.2.1 故障模式与影响(FMEA)概述16-17
• 2.2.2 FMEA工作流程17
• 2.2.3 故障严重度类别确定17-18
• 2.3 模糊综合评价理论研究18-19
• 2.4 基于模糊综合评判与FMEA的数控机床故障分析研究19-25
• 2.4.1 数控机床机械系统故障FMEA分析19
• 2.4.2 数控机床机械系统故障模糊综合评判19-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 基于数控机床机内测试的传感器位置/选择优化研究26-40
• 3.1 传感器位置/选择优化结构的建立26-28
• 3.2 传感器测试选择数学模型的建立28-31
• 3.2.1 测试性指标的描述28-31
• 3.2.2 测试选择优化问题数学模型的建立31
• 3.3 基于遗传算法的数控机床故障传感器选择优化31-39
• 3.3.1 常用的测试选择优化算法31-34
• 3.3.2 基于遗传算法的传感器选择优化34-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 基于Morlet小波的数控机床故障预测技术研究40-55
• 4.1 小波变换原理概述40-41
• 4.2 小波分解去噪原理及Matlab仿真分析41-46
• 4.3 Morlet小波滤波器原理及设计原则46-47
• 4.4 基于香农熵理论的外形因子β的选择优化47-48
• 4.5 基于奇异值分解的伸缩因子α的选择优化48-49
• 4.6 基于Morlet小波的数控机床主轴轴承故障预测49-52
• 4.6.1 实验平台搭建49-50
• 4.6.2 轴承早期故障状态监测与预测50-52
• 4.7 “机内测试的数控机床故障预测系统”软件的开发52-54
• 4.8 本章小结54-55
• 第五章 结论55-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-61
• 作者简介61
• 攻读硕士学位期间研究成果61-62

【参考文献】

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本文编号：718872