数控机床系统设计方案论文提纲

2022-11-15

论文题目:基于边缘计算的机床进给系统健康状态检测与智能维护

摘要:数控机床作为工业制造的母机,是现代工业生产中最典型的机电一体化设备。进给系统是决定数控机床整体加工精度和生产率的重要部件。随着现代工业生产对数控机床加工精度及稳定性的要求越来越高,开展相关工作确保对进给系统健康状态的准确辨识、维持进给系统的安全稳定工作也越发重要。本文结合国内外的研究现状,针对现有技术存在的不足,以滚动轴承和滚珠丝杠副作为切入点开展基于边缘计算的机床进给系统健康状态检测与智能维护的相关研究,主要包括以下几方面内容:(1)针对数控机床进给系统中最容易发生故障的两个结构:滚动轴承与滚珠丝杠副,描述了其主要的机械结构及各部分的功能,分析了其典型的失效形式及故障的成因,同时对其发生故障时的振动特征作了简要分析。为后续的状态信号的选择与故障特征的提取提供理论依据。(2)针对汽车动力总成机加工生产线的实际生产需求,设计了一套基于边缘计算的状态信号采集与处理系统。通过分析该系统的功能需求,依次完成了系统的硬件架构、通信方案以及主要功能模块的详细设计。在主要功能模块的设计方案部分,分析了状态信号的选择原理,确定了传感器最优的选型和布置方法,提出了数控机床信号的采集方法;对进给系统状态信号特征提取的分析方法开展了研究,开发了一种基于S变换结合奇异值分解的特征提取算法。(3)针对进给系统滚动轴承磨损产生的非平稳振动信号,建立了基于S变换和极端梯度提升算法的进给系统健康状态辨识模型。在对自适应提升算法、梯度提升决策树以及极端梯度提升算法的算法模型及结构特点对比分析的基础上,设计实验验证了基于S变换-奇异值分解的特征提取算法能够高效地实现对状态信号故障特征的提取,同时基于极端梯度提升算法的进给系统健康状态辨识模型较其他模型具备最优的检测效果。此外,针对进给系统健康状态辨识模型无法描述进给系统损耗程度的不足,提出基于峭度指标的进给系统健康度评估方法,并设计实验验证了该方法的可行性。(4)以汽车动力总成关键零部件机械加工生产线为应用对象,针对目前实际工业生产中产线设备健康状态检测与智能维护中存在的不足,在基于边缘计算的状态信号采集与处理系统设计基础上,结合上述的进给系统健康状态辨识与评估方法相关研究,提出了一体化的进给系统健康状态检测与智能维护解决方案,并利用上海临港某汽车动力总成生产线的实际应用数据对该方案的有效性进行验证测试。测试结果验证了该方案的有效性和适用性。

关键词:数控机床;进给系统;健康状态检测;智能维护;边缘计算

学科专业:机械工程

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 研究背景、意义及课题来源

1.1.1 研究背景与意义

1.1.2 课题来源

1.2 国内外研究现状

1.2.1 数控机床进给系统故障产生机理研究

1.2.2 数控机床进给系统故障诊断方法发展现状

1.2.3 状态信息的获取与处理技术研究

1.2.4 边缘计算技术的发展与应用

1.3 现有研究存在的问题

1.4 主要研究内容与体系结构

第二章 数控机床进给系统典型故障机理分析

2.1 引言

2.2 进给系统滚动轴承故障机理分析

2.2.1 滚动轴承机械结构

2.2.2 滚动轴承常见失效形式及分析

2.2.3 滚动轴承振动特征分析

2.3 进给系统滚珠丝杠副故障机理分析

2.3.1 滚珠丝杠副机械结构

2.3.2 滚珠丝杠副常见失效形式及分析

2.3.3 滚珠丝杠副振动特征分析

2.4 本章小结

第三章 基于边缘计算的状态信号采集与处理系统设计

3.1 引言

3.2 信号采集与处理系统功能需求分析

3.2.1 状态信号采集功能

3.2.2 状态信息特征提取与选择功能

3.2.3 模块间通信功能

3.3 系统硬件及通信方案设计

3.3.1 总体硬件结构

3.3.2 边缘计算系统与云计算设备间通信方案

3.3.3 系统内部模块间通信方案

3.4 系统关键模块设计

3.4.1 状态信号采集模块

3.4.2 状态信息特征提取

3.5 本章小结

第四章 进给系统健康状态辨识与评估方法研究

4.1 引言

4.2 各提升集成分类算法模型及结构特点

4.3 基于S变换和XGBoost算法的健康状态辨识方法

4.3.1 方法流程

4.3.2 实验及验证

4.4 基于峭度指标的健康度评估方法

4.4.1 方法流程

4.4.2 实验及验证

4.5 本章小结

第五章 进给系统智能维护方案工程应用

5.1 引言

5.2 进给系统智能维护方案的设计

5.2.1 方案框架与流程

5.2.2 系统搭建与应用对象选择

5.3 进给系统智能维护方案的应用与验证

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 主要研究工作总结

6.2 论文主要创新点

6.3 研究展望

参考文献

致谢

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