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1、 分类号： TH17 单位代码： 10422 密 级：公开 学 号： 2012221851 硕士学位论文 论文题目 ：数控机床 状态智能监测系统开发 The development of CNC machine condition intelligent monitoring system 作 者 姓 名 郭兴 学 院 名 称 机 械 工 程 学 院 专业学位名称 工 程硕士 (机械工程 ) 指 导 教 师 岳明君 合 作 导 师 ( 专 业 学 位 ) 2016 年 11 月 26 日 Classified Index: TH17 School Code: 10422 Security Cl
2、assification: Open Student Number: 2012221851 A Thesis Submitted to the Faculty of Graduate of Shandong University For the Degree of Master of Engineering The development of CNC machine condition intelligent monitoring system Candidate： Guo Xing College： Mechanical Engineering College Specialty： Mas
3、ter of Engineering Supervisor： Yue Mingjun Cooperator: Shandong University, Jinan, P. R. China Nov, 2016 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名： 日期： 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向
4、国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。 (保密论文在解密后应遵守此规定 ) 论文作者签名： 导师签名： 日期： 目录 目录 摘 要 . ABSTRACT . 第 1 章 绪论 . 1 1.1 项目研究的背景 .1 1.2 国内设备管理模式的现状 .1 1.2.1国内汽车行业设备类型 .1 1.2.2 传统 设备管理方法 .2 1.3最新的预测维修技术 .5 1.4项目 的主要内容及意义 .6 第 2 章 数控机床 状态智能监测系统设计方案
5、 . 9 2.1项目研究对象以及技术难点 .9 2.2项目 硬件架构 设计 .9 2.2.1流体 数据提取模型设计 . 10 2.2.2 伺服数据提取模型设计 . 15 2.3上位系统架构设计 . 19 2.4 本章小结 . 21 第 3 章 数学 分析模型设计 . 23 3.1数学建模方法 研究 . 23 3.2上位专家分析系统开发 . 31 目录 3.2.1 数据过滤 . 32 3.2.2 数据关联 和趋势分析 . 33 3.3专家诊断系统 工作模式介绍 . 42 3.4 本章小结 . 43 第 4 章 模型 的 训练和 应用效果 . 45 4.1 模型的适用范围 . 45 4.2 模型在
6、数控加工中心故障预判上的应用 . 45 4.3 模型在生产线加工效率提升上的应用 . 48 4.4 伺服标定技术在设备节能上的应用 . 53 4.5 本章小结 . 59 第 5 章 总结与展望 . 61 参考文献 . 63 致谢 . 67 CONTENTS CONTENTS ABSTRACT(Chinese) . I ABSTRACT(English) . II Chapter 1 Introduction . 1 1.1 Background of the study . 1 1.2 Current situation of machine management . 1 1.2.1 Mach
7、ine type of automotive industry . 1 1.2.2 Traditional machine management . 2 1.3 Latest predictive maintenance technology . 5 1.4 Research contents and significance . 6 Chapter 2 Design scheme of this system . 9 2.1 Research object and technical difficulty . 9 2.2 Hardware architecture design . 9 2.
8、2.1 Fluid data collecting model design . 10 2.2.2 Servo data collecting model design . 15 2.3 Introduction of the system design . 19 2.4 Summary . 21 Chapter 3 Mathematical analysis model design . 23 3.1 Research on mathematical modeling method . 23 3.2 Development of expert analysis system . 31 3.2
9、.1 Data filter . 32 3.2.2 Data association and trend analysis . 33 3.3 Introduction of expert diagnostic system . 42 3.4 Summary . 43 Chapter 4 Training and application results of the model . 45 4.1 Scrop of application of the model . 45 CONTENTS 4.2 Application of model in fault prediction . 45 4.3 Application in the efficiency of production line . 48
