基于多傳感器信息融合的CNC車削中心健康狀態(tài)監(jiān)測研究

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1、分類號：密級：UDC：編號：201421203019河北工業(yè)大學碩士學位論文基于多傳感器信息融合的CNC車削中心健康狀態(tài)監(jiān)測研究論文作者：李曼學生類別：全日制學科門類：工學學科專業(yè)：儀器科學與技術(shù)指導教師：劉麗冰職稱：教授資助基金項目：國家自然科學基金資助項目（51305124），河北省科技計劃項目高端裝備制造專項（16211803D），天津市自然科學基金資助項目（16JCYBJC19100）DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofInstrumentScienceandTech

2、nologyTHERESERCHOFHEALTHMONITORINGOFCNCTURNINGCENTERBASEDONMULTI-SENSORINFORMATIONGFUSIONbyLiManSupervisor:Prof.LiuLibingMay2017ThisworksupportedbytheNationalNaturalScienceFoundation,China(No.50235124),HebeiScienceandTechnologyPlan(No.16211803D),andtheTianjinNaturalScienceFoundation,China(No

3、.16JCYBJC1900).河北工業(yè)大學碩士學位論文摘要“中國制造2025”戰(zhàn)略推動數(shù)控機床向智能化、信息化、物聯(lián)化方向發(fā)展，這對數(shù)控機床的維護與維修提出了新的挑戰(zhàn)。本文以CNC車削加工中心為研究對象，進行健康監(jiān)測方法及應用技術(shù)研究，為機床維護及使用中技術(shù)方案的確定提供參考依據(jù)，對于實際生產(chǎn)中恰當配置維護資源，延長機床的正常服役時間，減小和避免突發(fā)故障有重要意義。完成了如下工作：⑴根據(jù)CNC車削中心關鍵系統(tǒng)及部件的劣化機理確定健康狀態(tài)特征信號，然后研究基于多特征信號融合進行CNC車削中心健康狀態(tài)監(jiān)測的機理及方法；⑵考慮到CNC加工工藝系統(tǒng)及加工過程的復雜性，采用一種數(shù)字樣機數(shù)

4、值模擬與智能優(yōu)化算法相結(jié)合的方法，首先通過數(shù)值模擬使不同對象、不同工況、不同健康狀態(tài)的復雜特征信號及變化規(guī)律涌現(xiàn)，再采用粒子群優(yōu)化算法進一步優(yōu)化監(jiān)測測點布局，并實驗驗證布置方案的可行性；⑶研究健康狀態(tài)特征信號的時域、頻域及時頻域多域特征提取方法，針對CNC車削中心健康狀態(tài)動態(tài)變化規(guī)律，采用動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡建立CNC車削中心關鍵部件的健康狀態(tài)辨識模型；⑷基于ZigBee無線通信和數(shù)控系統(tǒng)HMI二次開發(fā)技術(shù)設計了一套實時的、在線的、集成化的CNC車削中心健康監(jiān)測實驗系統(tǒng)，并驗證了本文技術(shù)方案的可行性及實用性。關鍵詞：CNC車削中心，健康狀態(tài)監(jiān)測，多傳感器信息融合，ZigBee無線通

5、信，HMI二次開發(fā)I基于多傳感器信息融合的CNC車削中心健康狀態(tài)監(jiān)測研究ABSTRACT"MadeinChina2025"developmentplanningmakestheCNCmachineintelligent,informationalandinstrumented,whichchallengesthemaintenancetechnologyofCNCmachine.ThispaperaimsatresearchingamethodofhealthmonitoringofCNCturningcenter,whichplaysanimportantroleinthec

6、onfigurationofmaintenanceresource,increasingtheservicelifeandreducingsomesuddenfaultsoftheadvancedCNCmachine.Thecontributionsofthisdissertationmaybesummarizedasfollows:First,itischoosetoanalyzedeteriorationmechanismofthecriticalsystemsandcriticalcomponentsofCNCmachine,healthsignals.Besides,t

7、hemeasuresareresearchedofhealthmonitoringofCNCturningcenterbasedonmulti-sersorinformationfusion.Second,amethodwhichcombinesnumericalsimulationofdigitalprototypeandintelligentoptimizationalgorithmisusedbecauseofthecomplexityofCNCprocessingsystemandp