基于主轴振动监测的精密机床可靠性评估

数控机床的可靠性评估对于评价加工精度和加工效率有着重要意义.以比例风险模型(PHM)为基础的基于状态维修(CBM)方法是预防性维修方法的一种,它强调运行时间和实时状态对设备寿命的影响,基于历史数据和实时运行状态评估设备的可靠性.对计算模型加以改进,利用灰色模型估计其中的风险度函数的参数,使之适用于数控机床失效数据较少的情况.以某厂实际运行的精密机床主轴轴振作为状态量,建立数据库,采集轴振信号,记录历史事件,采用CBM方法分析数据,计算机床的可靠度、风险度.计算结果表明:该方法能够评估设备的运行状态,并能优化设备维修策略.     

改进的精细复合多尺度反向加权排列熵在齿轮箱故障诊断中的应用北大核心

针对多尺度加权排列熵(MWPE)的粗粒化处理易造成信息丢失,无法全面提取齿轮箱故障信息的缺陷,提出了基于改进的精细复合多尺度反向加权排列熵(IRCMRWPE)和支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法。引入精细复合多尺度反向加权排列熵,将其粗粒化处理中的平均值替换为最小值来表征数据段信息,以缓解传统粗粒化处理的不足并强化故障特征的质量;将IRCMRWPE作为表征齿轮箱故障状态的特征向量,使用SVM分类器对故障特征进行识别。基于齿轮箱实验数据对所提方法进行了评估,结果表明该方法可准确地识别齿轮箱的不同故障型,相比于基于MRWPE、MRPE和MWPE的方法,能够更有效的提取齿轮箱的故障特征,增强故障识别的可靠性。     

基于偏最小二乘回归和人工神经网络的齿轮箱故障诊断

提出了一种偏最小二乘回归(PLSR)与人工神经网络(ANN)相结合的故障诊断方法,并将此方法应用于齿轮箱的故障诊断中.首先建立齿轮箱运行状态的PLSR模型,然后建立ANN模型,利用PLSR模型残差和系统参数对ANN进行训练,最后,运用此ANN对齿轮箱实施故障诊断.实验结果表明,该方法能有效地诊断出齿轮箱故障.此外,还将该方法与基于主成分分析(PCA)和ANN的故障诊断方法进行了比较.结果表明,二者诊断精度相同,但作者提出的方法具有更高的模型精度.     

石化齿轮箱振动信号高价值量纲一化特征提取方法研究

石化齿轮箱故障信号特征之间呈现模糊性和耦合性,正常状态与异常状态之间相互影响,导致故障分类难。为解决此问题,提出一种石化齿轮箱振动信号高价值量纲一化特征提取方法。运用数据预处理方法,从采集的数据中抽取有效数据,对其进行量纲一化指标表示,再依据量纲一化指标分布规律提取高价值量纲一化特征。为保证样本的完备性,建立高价值量纲一化特征的增容模型。利用该方法能够准确提取石化齿轮箱实验机组轴承故障特征,可为石化齿轮箱特征提取提供参考。     

基于对抗自编码模型的高速泵异常检测北大核心

针对传统大型旋转机械健康状态评估中过分依赖人工经验和对复杂信号的处理通用性较差的问题,基于对抗自编码模型提出一种误差阈值异常检测方法。直接利用设备振动信号进行特征提取与运行状态建模,利用正常状态下设备的振动状态数据建立分布模型;通过深度学习的方式学习振动数据的内在特征,并引入误差阈值作为故障预警的决策准则,实现设备运行状态的高效评估;以一台高转速离心泵为测试对象验证所提方法。结果表明:对抗自编码模型对异常数据的判断准确率能达到100%,该方法能够基于监测数据对旋转设备运行状态进行有效检测;相比于传统自编码神经网络,该方法的诊断准确度和精度大幅提高。     

轧机齿轮箱多通道振动监测系统设计与研究

为获取并分析轧机齿轮箱工作时的机械振动信号,以进一步研究并判断齿轮箱健康状况,从实际出发,设计一套适合轧机齿轮箱机械振动检测的装置。对轧机齿轮箱运行过程中产生的振动信号进行采集,利用振动信号分析技术分析齿轮箱运行状态。分析典型的高线轧机齿轮箱失效的振动特征以及特征频率计算;分析并设计轧机齿轮箱振动检测系统,包括监测系统总体连接、振动测试点的分布、传感器的选择等;通过实验测试该监测系统的功能。结果表明：该系统能够达到检测齿轮箱运行状态的要求。     

齿轮箱运行状态综合诊断平台设计与开发

基于齿轮箱广泛应用于机械设备的现状，满足企业对于其运行状态评估的现实需求，研究设计了针对齿轮箱监测和诊断的平台系统，以温度、振动等多源指标实时监控齿轮箱运行状况，并基于专家系统对异常数据进行诊断与反馈。以J2EE平台和SSH三层架构进行系统开发，通过底层调用MySQL、界面层运用ECharts对数据进行操作；以Jess引擎作为核心推理模块，建立基于孤立森林与模糊推理的专家系统。该系统可实时地显示齿轮箱运行数据，并完成对异常数据的诊断反馈，能够有效地应用于实际工业领域。     

高炉炉顶齿轮箱在线振动监测系统的应用

介绍了一种高炉无料钟炉顶设备齿轮箱在线检测系统的组成和特点,该系统可以实时监测齿轮箱的运行状态,具有实时信号采集、处理、报警及故障分析和智能诊断功能。利用该系统对武钢某高炉齿轮箱运行过程数据进行分析、判断,有效的延长了齿轮箱检修周期,保证了高炉的正常生产。     

基于元动作与马尔可夫链的再制造机床全状态可靠性研究

确保再制造机床的可靠性是提升客户对再制造机床认可的有效途径。基于此，提出一种基于元动作与马尔可夫链的再制造机床全状态可靠性分析方法。引入元动作单元分解法，从零件级进行分析，建立再制造机床FMA树。针对再制造机床元动作单元系统的特点，对其进行全状态建模，将再制造机床运行过程分为元动作单元正常状态和故障状态，引入马尔可夫决策过程，将元动作单元状态和马尔可夫决策过程结合，建立再制造机床全状态模型，用解析法求解模型，并对可靠性进行评估。最后，以再制造机床数控转台为例进行分析，验证了该方法的有效性和可行性。     

基于小波核Logistic模型的运行可靠性评估

为了解决深孔加工过程中刀具的磨损状态难以监测及其可靠性评估过程中样本难以获取的情况,提出了一种基于小波核Logistic模型的深孔加工运行可靠性模型。在该方法中,首先,建立了小波核Logistic模型以解决小子样情况下的可靠性评估问题,其次,以刀杆自激振动相对小波能量及从电流信号提取的切削力比为模型输入参数以解决状态难以监测的问题;最后,用一个深孔加工实验对模型进行了验证,结果表明该方法具有一定的实用价值。     

基于测试数据的长期贮存装备可靠性评估

针对长期贮存装备可靠性评估问题,提出了一种利用定期测试数据进行评估的方法。该方法基于有替换定时间隔测试试验模式进行设计,即将装备按其性能指标分解为具有串联关系的多个独立部件,每个部件对应一个指标集,则对装备进行的定期测试可视为同时对装备多个部件进行的定期测试;利用有替换定时间隔测试试验中的样品失效似然函数对装备每个部件可靠性进行评估,进而实现装备可靠性评估。装备定期测试数据真实反映了装备组成部件性能状况变化过程,利用该数据对装备可靠性进行评估,评估结果具有一定的可信性。     

面向数字孪生的制造系统健康状态分析

数字孪生体的建模和与物理实体间的交互都以数据映射的方式实现，为日益复杂的制造系统健康状态分析提供了新思路。针对产品质量、机床性能和任务执行状态，构建数据交互融合的数字孪生车间健康状态评估和预测框架；建立综合考虑设备性能退化和产品质量对故障率影响的机床故障期望函数，并提出了任务可靠性与产品质量相关联的Copula制造系统健康表达。以某柴油机缸盖制造系统为例，结果表明所提方法能动态高效地判断制造系统健康状态，有效识别不同因素对制造系统健康状态的影响。     

基于在线支持张量机分类算法的中性点接地方式研究

以往关于中压配电网中性点接地方式决策的研究,只考虑了不同接地方式下可靠性等单方面因素,忽略了可靠性、安全性和经济性三者对接地决策的综合影响。针对此问题,提出在线支持张量机分类算法对可靠性、安全性和经济性进行三维综合分析。分别采用层次分析法、模糊综合评价法和模糊聚类法构建可靠性、安全性和经济性的评价模型,利用支持张量机有效核函数优化模型求解三维数据所对应的权张量,进而得到最优的中性点接地方式。数据分析表明:所提算法更能保留影响因素的结构信息,提高了数据时效性。     

智能制造车间设备动态能力分析技术研究

计划排产智能、生产过程协同智能、生产资源管控智能和决策支持智能等是智能制造车间的特点。为适应智能化制造,提出了一种面向智能制造车间的设备动态能力分析方法。在建立瓶颈设备负荷率模型的基础上,给出了设备动态能力评估算法。在多品种小批量的生产模式下,基于动态生产任务数据,结合改进型遗传算法,优化了设备利用率,降低了部分关键设备超负荷运行的可能,通过与实际情况比对,最终验证了该分析方法的有效性。     

基于贝叶斯理论的复杂装备综合性能评价方法研究

针对复杂装备的综合性能评价问题,研究了复杂装备综合性能的评价过程,提出了一种基于贝叶斯理论的复杂装备综合性能评价方法。该方法在评价过程中确定了复杂装备综合性能评价指标体系,首先,建立了一种基于贝叶斯网络的复杂装备性能分析模型,利用历史数据对该模型进行训练进而得出复杂装备不同性能的评价结果;其次,考虑了产品性能的权重问题,并运用层次分析法确定各项性能指标的权重;最后,通过将贝叶斯网络得出的评价结果与产品性能的主观权重线性结合得到综合性能评价指数,从而对复杂装备的综合性能进行合理的评价,并对综合性能较差的复杂装备提出了合理的指导意见。最后,以某企业生产的推土机为例,验证的该算法的可行性。     

FMA结构化分解下基于Bayes-GO的数控机床可靠性评估

为提高数控机床可靠性,提出一种FMA功能结构分解下基于Bayes-GO的可靠性评估模型。将产品按照功能－运动－动作进行功能结构化分解,得到实现产品功能的所有元动作单元;利用Bayes法综合元动作单元样本信息和验前信息,获取元动作单元可靠性模型;将FMA结构化分解树映射成GO图,并根据GO法操作符和信号流运算规则进行可靠性定量分析,为机床可靠性设计提供重要依据。以国产某磨齿机砂轮架为例进行可靠性评估,验证所提方法的合理性与可行性。     

基于模糊综合评价的电火花线切割机床可靠性预计

针对电火花线切割机床可靠性数据样本量小,存在模糊的可靠性数据,因此可靠度不能通过传统的预计方法进行预计的问题,提出了一种基于模糊综合评价的可靠性预计方法.通过建立电火花线切割机床可靠性模型,确定了各个子系统之间的关联矩阵.规定了各子系统权重的确定规则.基于以上工作,得到了电火花线切割机床可靠性预计公式.并根据专家建议得到的各子系统可靠度进行模糊化处理,确定各个子系统之间的关联矩阵以及权重矩阵,然后进行计算.实例证明该方法可对电火花线切割机床可靠性进行模糊预计.同时,该方法也可应用于其他的复杂系统可靠性预计工作.     

基于多元变模式分解的机械设备故障诊断方法

机械设备在运行时，其振动信号往往表现为非平稳信号。传统的时频分析方法在处理含有强噪声和强调制的非平稳信号时，常表现出降噪效果不明显、不能准确提取故障特征频率等缺陷。为此，提出一种基于多元变模式分解的机械设备故障诊断方法。通过建立约束变分模型表达式，将多个信号在相同的频率尺度分解为相同数量的固有模态函数（IMF）之和，每一个IMF都是一个调频调幅信号。为验证所提方法的有效性，将所提方法应用于多传感器采集的轴承故障信号分析。结果表明：所提方法对复杂环境下机械设备振动信号的降噪和故障特征提取效果较好，验证了其可靠性。     

基于RCM的显示器装配线设备故障停线率改善

为了提高显示器装配设备的运行可靠性、降低设备故障率,根据生产的实际情况和设备特点,以显示器装配线为研究对象,进行了显示器装配线设备的运行和维修的历史数据分类整理。应用"可靠性为中心"的维修理论,进行了关键设备可靠性分析以及最佳检修周期确定。最后,通过统计实际运行数据验证了最佳维修周期的合理性。