發(fā)布時間：2021-03-23 00:05

　　隨著智能化系統(tǒng)的發(fā)展和應用,汽車總裝輸送裝備趨向于復雜化和多功能化,使得日常維護變得日益困難。針對汽車總裝輸送裝備運行維護過程中低效、高成本的問題以及故障實時預警、故障預警可視化的需求,本文對汽車總裝輸送裝備故障預警技術進行了研究。從故障診斷,健康狀態(tài)評估和信息可視化三個方面出發(fā)進行了理論研究,提出了具有創(chuàng)新性的理論方法。并且根據(jù)Web平臺開發(fā)框架,實現(xiàn)了汽車總裝輸送裝備故障預警系統(tǒng)的開發(fā)。首先,提出了針對于總體裝備的故障診斷框架和一種新的故障診斷方法,通過信號處理和機器學習算法相結合來實現(xiàn)設備的故障診斷。根據(jù)經(jīng)驗小波變換和奇異值分解來提取信號特征,然后根據(jù)提出的基于多種基分類器的多分類改進Adaboost提升算法實現(xiàn)故障分類。最后,利用汽車總裝輸送設備中常用的軸承來對算法進行了驗證。在狀態(tài)評估方面,提出了一種基于信息熵和自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡的機械設備狀態(tài)評估方法。用基于密度的離群點檢測方法來移除噪聲點和故障點,通過熵值法來得到速率影響因子,最后將速率影響因子與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡結合計算設備的健康因子,通過皮帶提升機來對方法進行驗證。在故障診斷和狀態(tài)評估研究的基礎上,為了實現(xiàn)汽車總裝輸送裝備... 

【文章來源】：南京航空航天大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

汽車總裝輸送設備

全文框架

3 個融合層結構中，數(shù)據(jù)層融合雖然保留了最多的客觀信息，不過其處理的數(shù)大，實時性也相對較弱。特征層融合雖然需要對傳感器進行預處理，但是其要信息的同時，又減少了數(shù)據(jù)量，這有助于提高數(shù)據(jù)處理的實時性。決策層容錯性、實時性以及抗干擾性[45]，但由于決策層需要多步預處理，因此對系。這三種融合方式可以根據(jù)情況進行獨立使用也可以結合使用。圖 2.1 為層


本文編號：3094734