當前,傳統(tǒng)制造企業(yè)走向高質(zhì)量高效率的發(fā)展之路,越來越多的企業(yè)意識到有效地降低設(shè)備維護成本對企業(yè)的長期發(fā)展至關(guān)重要。近年來,預測性維護技術(shù)(Predictive maintenance,PdM)快速發(fā)展,其目標是利用實時監(jiān)測數(shù)據(jù)來預測設(shè)備的剩余使用壽命(Remaining Useful Life,RUL)及潛在的故障,從而避免設(shè)備發(fā)生意外停機,并通過最大化利用設(shè)備剩余價值以降低維護成本。因此,預測性維護的前提和首要任務(wù)在于設(shè)備的RUL預測。RUL預測方法的選擇與被測設(shè)備可用的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型相關(guān),對于復雜程度不等的設(shè)備,可進行監(jiān)測的數(shù)據(jù)類型不一,所適用的RUL預測方法也就不同。在本文中,將由單一傳感器獲取的數(shù)據(jù)歸類為低維監(jiān)測數(shù)據(jù),而由多種傳感器獲取的數(shù)據(jù)歸類為多維監(jiān)測數(shù)據(jù),并分別對這兩種情況下的設(shè)備RUL預測算法進行了研究,本論文主要研究內(nèi)容歸納為以下三個部分:(1)對于以軸承為代表的支持低維監(jiān)測數(shù)據(jù)的簡單設(shè)備,運用了一種基于多特征融合的時間卷積網(wǎng)絡(luò)(Temporal Convolutional Network,TCN)的RUL預測模型,該模型利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional...

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)框架
第二章 基于低維監(jiān)測數(shù)據(jù)的設(shè)備RUL預測算法研究
    2.1 引言
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
        2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 時間卷積網(wǎng)絡(luò)
    2.3 時域頻域特征與特征選擇
        2.3.1 時域特征介紹
        2.3.2 頻域特征介紹
        2.3.3 時域頻域特征選擇
    2.4 基于多特征融合的CNN-TCN模型
    2.5 實驗與結(jié)果分析
        2.5.1 PHM2012數(shù)據(jù)集簡介
        2.5.2 CNN模型訓練
        2.5.3 TCN模型訓練
        2.5.4 實驗結(jié)果分析
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于高維監(jiān)測數(shù)據(jù)的設(shè)備RUL預測算法研究
    3.1 引言
    3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
        3.2.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.2 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)
    3.3 基于注意力機制的ConvLSTM模型建模
        3.3.1 卷積長短時記憶網(wǎng)絡(luò)
        3.3.2 注意力機制
        3.3.3 基于注意力機制的ConvLSTM模型
    3.4 實驗與結(jié)果分析
        3.4.1 C-MAPSS數(shù)據(jù)集簡介
        3.4.2 評價標準
        3.4.3 RUL預測流程
        3.4.4 數(shù)據(jù)預處理
        3.4.5 模型參數(shù)設(shè)置
        3.4.6 實驗結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于RUL預測的生產(chǎn)線預測性維護系統(tǒng)設(shè)計
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)需求分析與功能設(shè)計
        4.2.1 系統(tǒng)需求分析
        4.2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計
        4.2.3 “邊云協(xié)同”系統(tǒng)框架
    4.3 系統(tǒng)具體功能實現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
致謝
研究成果及已發(fā)表的學術(shù)論文
作者及導師簡介
附件



本文編號：3763468