本文關(guān)鍵詞：數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)設(shè)計與研究

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【摘要】：數(shù)控機床的發(fā)展水平已成為一個國家制造業(yè)現(xiàn)代化程度的核心標志,其發(fā)展程度直接決定著機械、航空航天、汽車、船舶、建筑等支柱產(chǎn)業(yè)及能源、交通等基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。數(shù)控機床伺服系統(tǒng)是數(shù)控機床的關(guān)鍵組成部分,直接影響數(shù)控機床運行及加工的精度、工作臺的移動速度和跟蹤精度等性能。數(shù)控機床伺服系統(tǒng)故障診斷是提高機床使用效率、安全性和可靠性的關(guān)鍵技術(shù)。在吉林省教育廳項目“精密機電系統(tǒng)故障診斷與預(yù)報技術(shù)的研究”的支持下,對數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)進行了深入研究。首先,以數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)作為研究對象,對數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)工作原理、常見故障模式以及故障原因進行了深入分析,主要從故障發(fā)生部件的角度,對伺服系統(tǒng)的驅(qū)動系統(tǒng)、傳動機構(gòu)、檢測裝置三大部分進行了故障機理研究。然后,以數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)故障機理分析為基礎(chǔ),對故障診斷系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)進行研究。針對故障信號非線性、干擾多的問題,選擇故障敏感度高的部位安裝加速度傳感器采集信號,利用時頻信號處理方法EEMD對原始信號進行自適應(yīng)消噪和特征提取處理。再者,考慮故障原因與故障模式之間存在的復(fù)雜非線性關(guān)系,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量大,質(zhì)量要求高,缺乏解釋機制等問題,提出建立故障定位和故障類型辨識兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并結(jié)合以伺服系統(tǒng)相關(guān)的工作狀態(tài)、產(chǎn)品粗糙度為規(guī)則輸入的BRB故障診斷方法。應(yīng)用兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BRB理論對數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)進行了故障診斷,將EEMD非線性信號自適應(yīng)消噪處理和特征提取,兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BRB理論相結(jié)合,解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋機制問題,有效實現(xiàn)對數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)多部件進行故障診斷,并為其他復(fù)雜機電系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)提供了參考。最后,對設(shè)計開發(fā)的數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)進行實驗驗證。以數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)軸承外圈故障為例對所設(shè)計故障診斷系統(tǒng)進行實例分析,仿真及實驗結(jié)果表明:基于兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與置信規(guī)則庫伺服系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)可以有效地對數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)進行故障診斷。
【關(guān)鍵詞】：伺服系統(tǒng) 故障診斷 自適應(yīng)消噪 兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 置信規(guī)則庫
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG547
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 論文選題來源及意義8-9
• 1.1.1 論文選題來源8
• 1.1.2 論文選題意義8-9
• 1.2 數(shù)控機床伺服系統(tǒng)故障診斷國內(nèi)外現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢9-11
• 1.2.1 數(shù)控機床故障診斷系統(tǒng)研究國內(nèi)外現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 數(shù)控機床伺服系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)發(fā)展趨勢10-11
• 1.3 論文的主要研究工作11-13
• 第二章 數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)故障機理分析13-25
• 2.1 數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)的概述13-14
• 2.1.1 數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)的組成及作用13
• 2.1.2 數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)的工作原理13-14
• 2.2 數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)故障分類14-15
• 2.3 伺服系統(tǒng)故障機理分析15-24
• 2.3.1 驅(qū)動系統(tǒng)故障機理分析16-20
• 2.3.2 傳動裝置故障機理分析20-23
• 2.3.3 檢測裝置故障機理分析23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)故障信號采集與處理25-36
• 3.1 測振傳感器的選擇25
• 3.2 振動測點的選取25-26
• 3.3 基于EEMD信號特征提取26-35
• 3.3.1 時域信號處理技術(shù)27
• 3.3.2 頻域信號處理技術(shù)27
• 3.3.3 時頻域信號處理技術(shù)27-29
• 3.3.4 EEMD自適應(yīng)消噪29-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 兩級BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與置信規(guī)則庫的故障診斷方法36-47
• 4.1 兩級BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)36-39
• 4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)36
• 4.1.2 基于兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機床工作臺進給系統(tǒng)故障診斷36-39
• 4.2 基于置信規(guī)則庫的專家系統(tǒng)39-40
• 4.3 基于證據(jù)推理的置信規(guī)則庫推理方法40-42
• 4.3.1 置信規(guī)則庫的推理方法40-42
• 4.4 BRB離線優(yōu)化模型42-45
• 4.4.1 基于混合觀測值的優(yōu)化模型43-45
• 4.5 基于兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和置信規(guī)則庫伺服系統(tǒng)故障診斷45-46
• 4.5.1 問題描述45
• 4.5.2 置信規(guī)則庫的建立45-46
• 4.6 本章小結(jié)46-47
• 第五章 數(shù)控銑床伺服系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)實現(xiàn)及實驗驗證47-56
• 5.1 數(shù)據(jù)采集設(shè)備47-48
• 5.1.1 加速度傳感器的選擇47
• 5.1.2 數(shù)據(jù)采集前端47-48
• 5.1.3 測量數(shù)據(jù)的存儲48
• 5.2 故障診斷系統(tǒng)軟件設(shè)計48-50
• 5.2.1 信息處理與運行環(huán)境48-49
• 5.2.2 故障診斷軟件界面設(shè)計49-50
• 5.3 實驗對象簡介50-51
• 5.4 故障診斷實驗驗證51-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論與展望56-58
• 1.總結(jié)56
• 2.展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-63
• 附錄63-89
• 作者簡介89
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果89-90

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