智能化数控机床故障诊断系统研究
发布时间:2020-09-30 18:12
数控机床是现代制造业的基础,直接影响国家的经济发展和综合国力,是一个国家制造业水平的重要体现,在航空航天、水电、机械等行业发挥重要作用。数控机床发生故障,不仅影响生产效率,严重时导致设备停机或造成巨大的经济损失。由于智能化数控机床故障诊断系统具有自主、多学科融合、主动维护等优势,对提高数控机床的加工效率、精度和可靠性能起着巨大的推动作用。 根据数控机床主要机械部件的运行和结构特点,分析各部件故障发生的原因,选择振动、温度和噪声作为检测对象,采用振动、温度和声发射传感器,安装在诊断部件上,选择PCI高速数据采集卡建立智能化数控机床故障诊断硬件系统。 对采集的振动、温度和声发射信号进行相应的预处理,通过时域、频域和时频域分析,提取反应故障的敏感特征值,将特征值输入BP神经网络进行训练和模式识别。 智能化数控机床故障诊断系统包括三个子系统,分别是数据采集系统、性能退化评估系统和故障预警系统,各个分系统之间主要是通过数据库或者数据文本文件进行信息之间的交互。使用VC++.MATLAB和Oracle完成了系统软件框架设计。将Visual studio2010作为软件开发平台,软件采用VC++,实现数据的采集、服务程序的编写,同时系统的功能实现利用MFC界面。MATLAB完成采集数据的计算,进行信号的零均值化、去噪和时频域计算。 实际运行效果表明,该智能化数控机床故障诊断系统能对数控机床的故障进行有效的预测,提高了机床的可靠性。
【学位单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2014
【中图分类】:TG659;TH165.3
【文章目录】:
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 本课题研究的背景与意义
1.2 数控机床的发展现状
1.2.1 数控机床简介
1.2.2 现代数控机床的发展趋势
1.3 数控机床故障诊断技术的发展概况
1.3.1 数控机床故障的分类与特性
1.3.2 数控机床的故障诊断方法
1.3.3 数控机床故障诊断技术的发展新方向
1.4 论文主要内容
1.5 小结
第2章 数控机床故障机理分析
2.1 数控机床简介
2.2 数控机床的主要机械部件和故障
2.2.1 数控机床的主要故障部位
2.2.2 关键机械部件故障
2.3 数控机床故障诊断流程
2.4 小结
第3章 智能化数控机床故障诊断系统硬件设计
3.1 系统总体设计
3.2 传感器的分类及选择
3.2.1 传感器的选择
3.2.2 传感器的安装
3.3 信号采集系统的设计
3.3.1 选择测量参数和信号测点
3.3.2 设置信号采集的基本参数
3.4 采集系统的建立与参数设计
3.4.1 采集系统的建立
3.4.2 采集卡的选择
3.4.3 采集卡的安装与参数设定
3.4.4 数据采集类型及选择
3.5 小结
第4章 信号处理与诊断模型
4.1 信号的预处理
4.1.1 零均值化处理
4.1.2 平滑处理与剔除异点
4.1.3 振动信号滤波
4.2 振动信号特征提取
4.2.1 时域特征分析
4.2.2 频域特征分析
4.3 基于BP神经网络的故障诊断
4.3.1 BP神经网络算法
4.3.2 BP网络训练
4.4 小结
第5章 系统的开发
5.1 系统开发的平台和开发环境
5.2 系统的总体设计
5.3 采集系统软件实现
5.3.1 采集设计及数据存储
5.3.2 主要采集程序代码介绍
5.3.3 服务程序的设计
5.4 系统界面显示
5.4.1 获取机床的相关信息
5.4.2 性能退化界面
5.4.3 故障预警界面
5.5 小结
结论与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
本文编号:2831187
【学位单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2014
【中图分类】:TG659;TH165.3
【文章目录】:
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 本课题研究的背景与意义
1.2 数控机床的发展现状
1.2.1 数控机床简介
1.2.2 现代数控机床的发展趋势
1.3 数控机床故障诊断技术的发展概况
1.3.1 数控机床故障的分类与特性
1.3.2 数控机床的故障诊断方法
1.3.3 数控机床故障诊断技术的发展新方向
1.4 论文主要内容
1.5 小结
第2章 数控机床故障机理分析
2.1 数控机床简介
2.2 数控机床的主要机械部件和故障
2.2.1 数控机床的主要故障部位
2.2.2 关键机械部件故障
2.3 数控机床故障诊断流程
2.4 小结
第3章 智能化数控机床故障诊断系统硬件设计
3.1 系统总体设计
3.2 传感器的分类及选择
3.2.1 传感器的选择
3.2.2 传感器的安装
3.3 信号采集系统的设计
3.3.1 选择测量参数和信号测点
3.3.2 设置信号采集的基本参数
3.4 采集系统的建立与参数设计
3.4.1 采集系统的建立
3.4.2 采集卡的选择
3.4.3 采集卡的安装与参数设定
3.4.4 数据采集类型及选择
3.5 小结
第4章 信号处理与诊断模型
4.1 信号的预处理
4.1.1 零均值化处理
4.1.2 平滑处理与剔除异点
4.1.3 振动信号滤波
4.2 振动信号特征提取
4.2.1 时域特征分析
4.2.2 频域特征分析
4.3 基于BP神经网络的故障诊断
4.3.1 BP神经网络算法
4.3.2 BP网络训练
4.4 小结
第5章 系统的开发
5.1 系统开发的平台和开发环境
5.2 系统的总体设计
5.3 采集系统软件实现
5.3.1 采集设计及数据存储
5.3.2 主要采集程序代码介绍
5.3.3 服务程序的设计
5.4 系统界面显示
5.4.1 获取机床的相关信息
5.4.2 性能退化界面
5.4.3 故障预警界面
5.5 小结
结论与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
【参考文献】
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本文编号:2831187
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