| 基于功率信息的机床稼动率智能监测与评估方法 |
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| 引用本文： | 何凯,曹华军,李洪丞,陈二恒,朱林全,邢镔.基于功率信息的机床稼动率智能监测与评估方法[J].机械,2021,48(5):52-60. |
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| 作者姓名： | 何凯 曹华军 李洪丞 陈二恒 朱林全 邢镔 |
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| 作者单位： | 重庆大学 机械传动国家重点实验室,重庆 400044;重庆邮电大学 先进制造工程学院,重庆 400065;重庆大数据创新中心有限公司,重庆 400707 |
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| 摘 要： | 现有基于PLC的稼动率评估存在成本高、通用性差等问题,同时,对于部分无PLC控制器的设备无法进行在线监测与评估.本论文基于设备功率曲线特征提出一种机床稼动率监控与评估方法,在分析常见加工设备功率曲线与运行状态关系的基础上,采用卷积神经网络算法对实时采集的功率曲线信息进行识别与分析,获取设备运行状态和工件信息,从而确定稼动率评估模型参数,实现对稼动率的实时监测与评估.最后,以滚齿、铣削、车削工艺设备为例,验证了该方法的可行性和实用性,对生产过程中的设备管理、生产管理具有重要支持作用.
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| 关 键 词： | 功率曲线 稼动率 状态识别 在线监测 |
Monitoring and Evaluation of OEE of Machine Tool based on Power Curve Feature |
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| HE Kai,CAO Huajun,LI Hongcheng,CHEN Erheng,ZHU Linquan,XING Bin.Monitoring and Evaluation of OEE of Machine Tool based on Power Curve Feature[J].Machinery,2021,48(5):52-60. |
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| Authors: | HE Kai CAO Huajun LI Hongcheng CHEN Erheng ZHU Linquan XING Bin |
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