隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新,機(jī)械裝備正朝著精密化、大型化、復(fù)雜化、智能化的方向發(fā)展,其造價(jià)往往相當(dāng)昂貴。裝備長期運(yùn)轉(zhuǎn)后的老化、維修時(shí)間長或者設(shè)備的損壞都將造成極大的損失,因此對大型裝備進(jìn)行智能維護(hù)、保障大型裝備的流暢運(yùn)轉(zhuǎn)已成為提高企業(yè)核心競爭力的重要因素。智能維護(hù)技術(shù)是一種預(yù)防性維護(hù)技術(shù),能夠?qū)Υ笮脱b備的性能衰退進(jìn)行預(yù)測,使裝備能夠得到有效的維護(hù),即智能維護(hù)技術(shù)能有效地支持裝備的有效利用。因此對大型裝備進(jìn)行智能維護(hù)是業(yè)界研究的熱點(diǎn)。從智能維護(hù)的研究背景及意義出發(fā),以大型紙箱包裝機(jī)械成套設(shè)備作為研究對象,展開大型裝備的智能維護(hù),對大型裝備進(jìn)行性能衰退預(yù)測,確定方案的可行性。從系統(tǒng)需求出發(fā),提出大型裝備智能維護(hù)系統(tǒng)總體架構(gòu)。對大型裝備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測是智能維護(hù)系統(tǒng)的基礎(chǔ),對裝備和產(chǎn)品的性能衰退過程的預(yù)測和評估是智能維護(hù)系統(tǒng)的核心。首先利用硬件系統(tǒng)采集大型紙箱包裝機(jī)械成套設(shè)備的加速度信號、聲發(fā)射信號等信號,通過預(yù)濾波處理,零均位化處理,消除趨勢項(xiàng)處理以及錯(cuò)點(diǎn)剔除處理等方法進(jìn)行信號預(yù)處理,利用主元分析法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維,采用基于距離的特征評估方法對各特征的重要程度的衡量,并通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的可靠傳輸... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 大型裝備智能維護(hù)的研究趨勢
        1.2.2 應(yīng)用隱馬爾科夫進(jìn)行性能預(yù)測的簡況
    1.3 論文研究的主要內(nèi)容
第二章 智能維護(hù)系統(tǒng)總體架構(gòu)
    2.1 大型裝備運(yùn)作過程
        2.1.1 大型紙箱包裝機(jī)械成套設(shè)備基本工作流程
        2.1.2 大型紙箱包裝機(jī)械成套設(shè)備工作原理
    2.2 智能維護(hù)系統(tǒng)總體框架
        2.2.1 系統(tǒng)需求分析
        2.2.2 大型裝備智能維護(hù)系統(tǒng)架構(gòu)
        2.2.3 智能維護(hù)系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)
        2.2.4 智能維護(hù)流程
    2.3 本章小結(jié)
第三章 大型裝備性能衰退預(yù)測方法研究
    3.1 隱馬爾科夫模型理論
        3.1.1 隱馬爾科夫模型概述
        3.1.2 隱馬爾科夫模型模型進(jìn)行衰退預(yù)測的可行性
    3.2 大型裝備性能衰退模型的研究
        3.2.1 大型裝備性能衰退模型的構(gòu)造
        3.2.2 大型裝備性能衰退模型的參數(shù)估計(jì)
        3.2.3 大型裝備性能衰退模型的優(yōu)化
    3.3 大型裝備的性能衰退預(yù)測方法研究
        3.3.1 信號的采集處理
        3.3.2 大型裝備的性能衰退預(yù)測
    3.4 本章小結(jié)
第四章 智能維護(hù)系統(tǒng)運(yùn)行與測試
    4.1 測試原則
    4.2 大型紙箱包裝機(jī)械成套設(shè)備關(guān)鍵信號的采集
    4.3 大型紙箱包裝機(jī)成套設(shè)備的性能指數(shù)預(yù)測
        4.3.1 智能維護(hù)系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析
        4.3.3 預(yù)測結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
在校期間取得的成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于聲發(fā)射的軸承滾動接觸疲勞量化診斷技術(shù)研究[D]. 裴桃林.燕山大學(xué) 2016
[2]基于核主元分析的過程監(jiān)測方法研究[D]. 馮瑋.東北大學(xué) 2013
[3]匹配追蹤算法的優(yōu)化及其在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[D]. 陶少飛.上海交通大學(xué) 2012
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本文編號：3190100