一、华中数控系统维修(二)（论文文献综述）
胡弦[1]（2021）在《机床数控装置的健康状态评估方法研究》文中提出数控机床是先进制造业的基础,其生产制造能力和技术水平是衡量国家的经济发展和综合国力的重要标志,同时也关系到国家的战略地位。数控装置是数控机床的大脑中枢,若发生故障将造成难以估量的生产损失,尤其是对于高档数控机床。国内对数控装置所采用的维修方式仍然是预防性维修以及事后维修。若能实现视情维修,可以弥补预防性维修和事后维修存在的不足,获得最优的维修方案,减少机床的非必要停机时间,降低维修成本,提高资源利用率。因此,对数控装置开展健康状态评估方法研究,解决如何根据输出参数的变化评定健康程度的问题,能够为制定视情维修计划,降低因数控装置故障而造成停产等影响在技术方法方面奠定基础。本文通过理论分析和实验相结合的技术路线,分析了数控装置故障原因,确定了其性能退化表征量,结合改进逼近理想解法和模糊综合评价方法,实现了对数控装置健康状态的评估,具体工作内容如下:第一章,概述了本文的背景以及意义,综述了健康状态评估方法、健康状态特征提取方法以及健康状态评估标准和数控装置的国内外研究现状,最后得出本文各个章节的主要研究内容。第二章,分析了数控装置的故障原因,确定了输出电压、纹波电压以及脉冲频率作为表征数控装置性能的特征参数,通过电路仿真验证了其特征参数的准确性,并结合工程实际提出相应的监测方案。第三章,提出了基于改进逼近理想解法的健康状态量化模型,实现了多特征参数融合;将熵权法和层次分析法相结合,形成了组合赋权法;利用马氏距离计算出了健康指数,消除了数据量纲不一致及其相关性影响。第四章,首先,确定了数控装置健康状态分级准则;其次,通过模糊综合评价方法定性五个健康状态等级:健康、良好、注意、异常和故障;然后,建立了模糊隶属度函数,对健康状态等级进行定量化描述;最后,通过实践应用,评定了数控装置的健康状态等级。第五章,总结全文,展望后续研究工作。
周大朝[2]（2020）在《数控加工中心进给系统可靠性快速评估方法和试验研究》文中提出伺服进给系统作为加工中心实现精确运动的核心部件,其性能对加工中心的加工精度和生产效率有着决定性的影响,一旦出现故障将对大批量生产节拍产生严重影响,因此对其可靠性水平要求极高。可靠性试验技术是评价和提高进给系统可靠性水平的重要手段,传统的可靠性试验技术需要对设备进行长时间的可靠性数据采集和分析,可靠性评估周期很长,不利于数控加工中心新产品的开发。因此,本文针对轿车动力总成生产线加工中心的进给系统,开展可靠性快速评估方法的理论和试验研究,实现进给系统可靠性水平的快速评估。具有重要的理论和实际意义。论文主要研究内容和结果如下:（1）进给系统故障模式与退化失效分析。对轿车动力总成生产线用加工中心伺服进给系统进行了故障模式与影响分析（FEMA）,分析了进给系统的故障模式与故障原因。在此基础上对进给系统的退化失效机理进行了分析,对性能退化量进行了选取。（2）进给系统加速性能退化试验原理和试验设计。研究了进给系统加速性能退化试验的基本原理,基于生产线加工中心进给驱动电流信号进行了进给系统加工载荷谱数据采集,确定了正常加工时伺服进给系统的载荷情况,并用各个伺服轴的电流统计数据进行表征。基于生产线运行数据对伺服进给系统可靠性进行了统计分析。根据累积损伤原理完成了进给系统加速性能退化试验设计,包括试验流程设计、试验加载方案设计、试验任务剖面设计、试验数据采集设计。（3）进给系统的快速可靠性评估方法和试验研究。提出一种加速载荷水平下基于性能退化数据的可靠性评价方法。基于加速试验数据,利用一元Wiener过程对伺服进给系统性能退化数据进行性能退化建模并计算不同加速载荷水平下的伪失效寿命时间;基于逆幂律模型外推出正常加工载荷水平下的伪失效寿命时间;基于Weibull分布完成了对伺服进给系统的可靠性水平评估。最后对评估结果进行了分析和试验验证。
张琛[3]（2019）在《大型风电场维修策略及资源调配研究》文中指出随着经济的快速发展,能源短缺、环境污染等问题日益凸显,寻求新的能源发展模式、实现能源的可持续发展已成为全球共同关注的焦点。风能作为一种可再生的清洁能源,储存量丰富,分布广泛,其商业开发价值受到了世界各国的关注。然而,风力发电机结构复杂且故障高发,运行故障的频繁不仅使机组的运行效率大大降低,而且影响着电网的安全稳定性。设备维护与检修的好坏直接决定着风电场的可靠性和经济效益。本文以风电场为对象,研究风电机组可靠性评估方法、维修策略优化、备件管理及维修资源调配。建立了基于SCADA数据和BP神经网络的风力机部件可靠性评估模型。以初始正常工况SCADA数据训练BP神经网络,获取正常状态参数预测模型和预测误差分布。基于预测误差,采用数理统计方法对部件的可靠性进行实时量化评估。通过使用从风电场收集的真实SCADA数据验证了所提方法在风力机可靠性评估中的有效性。提出了基于可靠度和考虑不完全维修的风电机组机会维修策略。以单台风电机组的叶片、齿轮箱、发电机、轴承等关键部件为研究对象,研究各部件之间的维修相关性和多层次维修控制限,建立考虑多控制限和多种维修方式的风电机组机会维修策略模型。以风电机组平均维修成本为目标函数,探讨机会维修策略的经济性优势和最佳维修阈值的获取。以本文的仿真对象为例,考虑机会维修策略的风电机组平均维修成本为158.73$/天,低于不考虑机会维修策略的平均维修成本（209.81$/天）。通过果蝇寻优算法,求得本算例中最低的平均维修成本为139.86$/天,对应于风力机部件的最佳机会维修可靠度阈值oR为0.9825。提出了考虑天气条件和备件库存管理的风电场机会维修策略。以风电场为研究对象,采用马尔科夫链模型生成风速时间序列,获取受天气条件限制的维修等待时间。提出动态机会维修策略,将机会维修阈值设定为与风速相关的动态值,以减少发电损失。引入（s,S）备件库存管理模型,建立维修策略与备件库存管理的联合优化。以运行周期风电场维修和备件库存管理总成本为目标函数,探讨动态机会维修策略的经济性优势,最佳维修阈值和库存管理策略的获取。以本文的仿真对象为例,与静态机会维修策略和非机会维修策略相比,动态机会维修策略的风电场维修和备件库存管理总成本分别下降了10.86%和18.29%。当初始机会维修可靠度阈值oR为0.99,订货阈值s为0时,运行周期总成本取得最小值3.36×107$。基于复杂系统的动态规划理论,建立了风电场维修资源优化调配模型。根据风电设备的可靠性模型及其当前健康状态,建立风电场维修资源需求模型。结合当前资源约束,采用带精英策略的快速非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ算法）,建立地区级风电场群的维修资源动态调配模型。针对具体仿真算例求解得到最佳资源配置方案,并探讨相关参数影响。维修资源调配实例表明,NSGA-II算法优化后给出的维修资源调配方案较初始种群解码后的方案有很明显的改善,维修任务所需总资源和维修损失成本基本处于很低水平。另一方面,初始资源数目越多,Pareto最优解分布越靠近左下,即目标函数值越小,资源调配方案越优。最后,基于Matlab中的GUI功能开发了一套风电场维修及资源调配支持系统,结合运行实例展现了该系统在风电场维修任务规划和资源调配方面的实用性。
初宏伟[4]（2019）在《DVT350×20/32立式车床数控化改造设计与实现》文中研究指明《中国制造2025》对我国未来三十年制造业的发展质量和水平做出了重大战略部署,而制造业最重要的装备之一就是数控机床。与购置新机床所需要的高昂成本相比,数控化改造是更经济有效的途径。目前很多企业无力购置数控机床,却闲置了很多普通机床,因此数控化改造市场前景广阔。同时,数控化改造是循环经济的一种,属于绿色制造,对保护环境、减少污染也具有重要意义。本文的研究对象是DVT350×20/32双柱立式车床,目标是对机床主体和主要功能部件的精度进行恢复,对老化和存在故障的部件进行置换,将普通控制升级为数控系统控制,完成立车左刀架的数控化改造,使机床具备数控加工能力。首先对其数控化改造可行性的技术指标进行分析和量化,提出多种改造方案,根据层次分析法进行综合评价,选出其中最优方案。经过评估,确定选用西门子SINUMERIK 828D数控系统,并完成了伺服驱动器和伺服电机等关键部件的选型,设计了数控化改造的总体方案。其次采用数控系统内置的PLC对原机床欧姆龙PLC进行置换和功能升级,根据机床功能重新编写梯形图程序。根据PID控制理论,进行伺服驱动相关参数设置和调试,完成伺服系统优化,达到控制要求。最后使用激光干涉仪等仪器对机床进行精度检测,完成丝杠螺距误差补偿工作。经过实际应用证明,数控化改造后的DVT350×20/32双柱立式车床,其精度和功能完全满足设计要求,性能得到明显提升,工作效率大幅提高,同时为企业节约了培训成本,带来了显着的经济效益。
陈真[5]（2017）在《基于性能参数的数控机床系统可靠性评估及应用》文中提出数控机床是工作母机,其健康状态直接关系到加工产品的质量和企业生产的安全,故企业需掌握并评估机床健康状态,可靠性评估技术可以通过分析现场检测数据评估机床实时状态,为设备维护提供科学依据。数控机床系统可靠性评估研究很多,传统基于故障数据开展的可靠性评估方法所需样本多,且对数控机床这类可靠性高、寿命长的产品评估难度较大,也不能够反映单台装备运行可靠性,因此仅用传统评估法难以全面的反映数控机床可服役可靠性的变化情况。同时,当前从数控机床运行角度对其可靠性评估也有不足,一方面忽略性能指标间不同重要度关系,另一方面未重视不同部件之间相互关系对系统可靠性影响程度不同问题。所以本文结合当前研究,分别提出基于改进隐Markov模型的机床部件可靠性评估模型和基于贝叶斯网络的机床系统可靠性评估模型,具体工作开展如下:首先,根据设备状态监测数据,由多指标取代单指标,同时考虑指标重要度问题,在已有隐Markov模型研究基础上,提出改进模型方案。该模型提出了Spearman权重分析方法,通过对多性能指标观测序列及设备健康状态的Spearman秩相关分析获得各性能指标的定量权重,体现了各性能指标在设备健康评价中贡献。并利用矢量量化及加权分析将多性能观测序列转换为单观测序列,通过隐Markov模型获得设备状态变迁概率,从而实现对机床部件的可靠性评估;其次,对机床故障树分析获取其可靠性框图和贝叶斯网络节点,及部件进行故障树和部件相关性Pearson分析获取部件相关度,将由改进隐Markov模型得到的部件各状态概率代入到数控机床贝叶斯网络模型中完成对数控机床系统的可靠性评估;最后,基于上述分析模型,运用先进计算机网络技术,应用CSharp编程语言在Microsoft Visual Studio环境下开发数控机床可靠性评估系统,实现特征性能数据的状态评估功能,为维修决策提供科学依据,并总结展望。
梅钦[6]（2017）在《数控系统早期故障分析与排除技术研究》文中提出数控系统早期故障是影响其可靠性水平的一个重要因素,针对数控系统早期故障,研究其故障模式、故障原因及相应的排除技术,是实现数控系统可靠性增长的重要途径。本文以国产某系列数控系统为研究对象,研究了其早期故障的原因及相应的控制方法,主要内容如下:1、通过对数控系统的可靠性试验数据以及返修数据分析,建立了当前数控系统失效率的威布尔分布模型。结果表明:当前数控系统的可靠性评价指标-平均无故障间隔时间（MTBF）约为12096h,数控系统的早期故障期约为3.03个月。2、针对数控系统中的早期故障较多的伺服驱动单元进行失效机理及失效数据分析,可知整流桥的键合线失效是伺服驱动单元最为主要的早期失效形式。并分别利用Icepak和Abqus对整流桥的键合线失效进行数值模拟分析,结果表明模块芯片温度与见键合线所受的应力都随着键合线脱落根数的增加而增加,且芯片温度的升高进一步地导致模块下方的铝块温度有所上升。3、针对整流桥的键合线脱落这一潜在的早期故障,分别进行了恒定高温筛选、温度循环筛选和键合线脱落的芯片温升测试试验。结果表明:与恒定高温筛选试验相比,温度循环筛选试验对键合线脱落这一潜在的失效类型具有更高的筛选能力。并结合工程实际应用验证了温度循环筛选试验的有效性。但在实际应用过程中当前的温度循环筛选方案会导致产品的不良率上升,存在部分过应力筛选。温度循环筛选方案中的温度变化范围、温度变化速率及循环次数有待进一步优化。本文在提高数控系统及其零部件可靠性的背景下,以缩短早期故障期为目的,围绕着数控系统的早期故障分析及其排除技术,系统地研究了数控系统的早期故障问题,并以早期故障中频次最高的整流桥键合线脱落为研究对象提出了该类失效的排除方法,并验证了方法的有效性,对数控系统的可靠性增长及评估具有重要的工程价值和理论意义。
段冶[7]（2015）在《探究龙门加工中心数控系统的国产化改造》文中提出龙门加工中心数控系统的运行主要依靠机电综合技术,具有高效、高精准度的特点。目前必须结合制造业的使用需求对龙门加工中心数控系统进行国产化改造,以进一步提高龙门加工中心数控系统的工作效率。文章主要阐述了龙门加工中心数控系统国产化改造的需求和龙门加工中心数控系统国产化改造方案。
韩伟,王建军,魏志强,张小丽[8]（2014）在《基于HNC-21的车铣复合机电装调平台的研究》文中指出本文采用华中hnc-21数控系统编制机床PLC控制程序对系统陈旧、升级困难的非生产性加工机床调试改造;设计实训平台电气控制柜,逐步实现了车床控制、铣床控制、车铣复合控制、车铣复合切换控制,最终建立了面向现场的数控车铣机电装调实训平台。
王远航[9]（2014）在《基于多故障关联和精度退化的数控装备预防性维修决策研究》文中研究表明数控装备是制造业的核心生产力,对军工、航天、船舶、能源、机械等国家重点企业至关重要。由于数控装备是集成机械、电气、液压、和信息等多项技术的机电一体化产品,具有样本少、结构复杂、退化多变、故障多样等特点,对数控装备进行预防性维修面临很大困难。为实现数控装备的维修决策,本文从多故障关联和精度退化的角度,首先利用FMECA辨识数控装备各类故障,并进行基于图论的故障关联表征,再分析精度退化规律,实现精度退化分析和寿命预测,最终,在多类故障条件下实现预防性维修决策。本文从多故障的辨识及故障关联关系表征、精度退化分析和寿命预测两个方面为数控装备维修决策提供支持,开展了基于扩展FMECA的故障辨识和故障关联表征、精度退化过程分析与寿命预测、多故障条件下的维修决策分析等技术研究,具体内容包括：（1）给出了数控装备预防性维修基本概念,将其关键技术分为故障诊断、退化分析、寿命预测和维修决策四大部分,并分别对这些关键技术进行国内外概述分析,指出针对数控装备的预防性维修面临的关键问题,提出基于多故障关联和精度退化的预防性维修决策框架。（2）对数控装备的故障进行了详细定义,并针对传统FMECA的不足,提出扩展FMECA以辨识数控装备故障,包括故障严酷度、检测度、危害度、故障分类、风险度、故障时间分布和原因故障辨识,进而通过扩展FMECA识别的原因故障,提出基于故障传播有向图的故障关联表征方法。最后,利用图的矩阵表达实现图更新算法和故障分析方法。（3）从精度退化角度分析数控装备性能退化规律。根据数控装备同一时间连续检测的精度是否有较大偏差的特点,将精度分为非重复精度和重复精度两类,分别进行退化分析。针对非重复精度退化,提出局部退化规律概念,将指数函数表征的局部退化曲线看作全局退化的采样,则由局部退化规律可获得未来时刻的退化观测样本和寿命观测样本,根据样本之间的相关性,利用擅长小样本场合的参数经验贝叶斯方法进行退化分布和全局寿命分布的预测。另一方面,针对重复精度退化,将其分为均值退化和方差退化两个退化过程,分别建立带漂移参数的维纳过程,其中的两个漂移参数又服从一个时间依赖的二元正态分布,其随机变量具有相关关系,从而构成双维纳过程。该重复精度退化模型通过EM算法进行参数估计,E-step利用粒子滤波进行双隐状态（漂移参数）估计。在实现参数估计后,利用建立的模型通过蒙特卡洛方法进行退化分布和寿命分布预测。（4）针对数控装备大量故障及其复杂关联对维修决策带来的困难,首先根据数控装备结构和功能确定关键退化类故障集和功能类故障集,作为维修决策的主要影响因素。根据故障集中各个故障的维修过程分析,对预防性维修、事后维修、中修、大修等过程和效果进行了合理假设,构建了包含实修成本、软失效成本、故障停机成本和固定成本等部分的成本函数,实现基于一般预防性维修决策。进一步,由于中修可能不必针对每一个故障,在一般预防性维修成本函数的基础上引入两个0-1矩阵,加以修正,最后利用基于遗传算法的整型非线性规划方法实现改进的预防性维修决策,最优的预防性维修方案包括：何时进行中修和大修以及每个中修针对哪几个故障。（5）针对预防性维修不能完全避免的偶发故障,利用征兆故障驱动的故障传播有向图,进行故障分析,获得各个原因故障的概率,进而计算数控装备的故障风险值。进一步,提出基于风险二叉树的事后维修决策方法,按照风险二叉树的故障排查顺序,每一步故障确诊将对系统带来最大程度的风险下降,从而更快速地定位故障源,实现高效事后维修。（6）将基于多故障关联和精度退化的预防性维修方案应用于FB260上,通过滑枕进给子系统进行各方法论的详细应用和分析,各个环节都与近年国内外先进方法的结果进行比较,比较结果与应用效果证明提出方案具有良好的实用性和有效性。最后,对全文进行了总结,并指出了进一步的研究方向。
湛明伟[10]（2013）在《基于HNC-21型数控的丝锥磨控制模型研究》文中指出在现代机械制造中,对精度要求较高和表面粗糙度要求较细的零件,一般都需在机床上用切削的方法进行最终加工,机床在国民经济现代化的建设中起着重大作用。与普通机床相比,数控机床加工精度更高,具有稳定的加工质量；可进行多轴联动,能加工形状复杂的零件；加工零件改变时,一般只需要更改数控程序,可节省生产准备时间。丝锥是加工圆柱形和圆锥形内螺纹的标准工具。近年来,丝锥市场发展迅速,丝锥种类、选材、及表面处理技术等都有很大发展。为了提高市场竞争力,需要大幅提高丝锥的生产效率、产品精度及性能,一个最有效的方法就是提高丝锥磨床的切削速度,磨削精度。目前我国数控系统发展迅速,一些性价比高、功能完善的数控系统被开发出来,其中不乏能用于专用机床的开放式数控,这种数控系统在硬件上可方便扩展补充,兼容性好,在软件上提供给用户二次开发接口。在此基础上能开发出专用的数控丝锥磨床,从而大大提高丝锥的制造工艺及生产技术水平。本课题选取了华中世纪星开放式数控系统,通过对丝锥磨床的简单改造,摆脱了传统的复杂的机械传动式结构,构成数控丝锥磨床。主要工作如下：1.本文根据用户的需求,对丝锥的外形轮廓进行了分析,提出了一种丝锥偏心背刀面铲磨方法,主要是利用数控磨床的两轴联动功能,使丝锥工件在做逆时针运转的同时,砂轮进给。本文还对磨削过程做了模型分析,用以验证铲磨方法的可靠性。2.本文认真分析了华中数控平台的二次开发相关技术背景,对于系统自带的API底层函数包做了研究,根据接口函数的说明,编写了用于控制运动过程的程序代码,还对DOSBox软件下做了模拟仿真,仿真结果令人满意。最后提交用户使用,运行良好。
二、华中数控系统维修(二)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、华中数控系统维修(二)（论文提纲范文）
（1）机床数控装置的健康状态评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的意义 |
| 1.2 健康状态评估方法国内外研究现状 |
| 1.2.1 健康状态特征参数提取研究现状 |
| 1.2.2 健康状态评估方法的研究现状 |
| 1.2.3 健康状态评估标准的研究现状 |
| 1.3 数控装置健康管理方面的研究进展 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 数控装置故障原因分析与性能退化表征量选取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数控装置的组成与工作原理 |
| 2.3 数控装置故障原因分析 |
| 2.4 数控装置性能退化表征量选取 |
| 2.5 数控装置健康状态退化表征量的监测 |
| 2.6 本章小节 |
| 第三章 数控装置健康指数模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数控装置健康指数的定义 |
| 3.3 改进逼近理想解法的健康指数计算方法 |
| 3.3.1 基于组合赋权法的权重计算 |
| 3.3.2 健康指数的计算 |
| 3.4 评估应用实例 |
| 3.4.1 指标权重计算 |
| 3.4.2 改进逼近理想解法的健康指数计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于模糊综合评价的数控装置健康状态评定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数控装置健康状态评级准则 |
| 4.3 基于模糊综合评价的数控装置健康状态分级 |
| 4.4 评估应用实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（2）数控加工中心进给系统可靠性快速评估方法和试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 数控机床进给系统可靠性评估的研究现状 |
| 1.3 数控机床进给系统可靠性试验的研究现状 |
| 1.4 现有研究存在的问题 |
| 1.5 论文的主要研究内容和架构 |
| 第二章 进给系统故障模式与退化失效分析 |
| 2.1 数控加工中心进给系统的故障模式与影响分析 |
| 2.1.1 数控加工中心伺服进给系统的基本结构 |
| 2.1.2 伺服进给系统的故障数据采集 |
| 2.1.3 伺服进给系统的故障模式与影响分析 |
| 2.2 伺服进给系统的退化失效及其机理分析 |
| 2.2.1 进给系统的退化失效 |
| 2.2.2 进给系统性能退化量选取 |
| 2.2.3 进给系统位置精度性能退化分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 进给系统加速性能退化试验原理和试验设计 |
| 3.1 进给系统加速性能退化试验基本原理 |
| 3.1.1 累积损伤理论 |
| 3.1.2 加速模型 |
| 3.2 进给系统载荷谱研究 |
| 3.2.1 进给系统加工载荷谱数据采集 |
| 3.2.2 进给系统加工载荷谱数据处理和分析 |
| 3.3 进给系统可靠性水平预估 |
| 3.4 进给系统性能加速退化试验设计 |
| 3.4.1 进给系统性能加速退化试验流程 |
| 3.4.2 进给系统性能加速退化试验加载方式 |
| 3.4.3 进给系统性能加速退化试验剖面 |
| 3.4.4 进给系统性能加速退化试验数据采集方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 进给系统的快速可靠性评估方法和试验研究 |
| 4.1 基于性能退化数据的可靠性评估方法 |
| 4.1.1 正常载荷水平下基于性能退化数据的可靠性评估 |
| 4.1.2 加速载荷水平下基于性能退化数据的可靠性评估 |
| 4.2 基于一元Wiener过程的伺服进给系统性能退化数学建模 |
| 4.2.1 Wiener过程 |
| 4.2.2 进给系统加速退化试验结果 |
| 4.2.3 基于Wiener过程的进给系统性能退化轨迹建模 |
| 4.3 基于逆幂律模型计算伺服进给轴伪失效寿命时间 |
| 4.3.1 加速退化试验载荷水平量化评估 |
| 4.3.2 基于逆幂律模型计算伺服进给轴伪失效寿命时间 |
| 4.4 基于Weibull分布的伺服进给系统性能可靠性评估 |
| 4.4.1 性能退化分布模型 |
| 4.4.2 Weibull分布模型参数的最小二乘点估计 |
| 4.4.3 基于Weibull分布模型的进给系统可靠性评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要研究工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（3）大型风电场维修策略及资源调配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 风电场维修策略及资源调配研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 2 基于SCADA数据和BP神经网络的风电机组可靠性评估模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SCADA数据 |
| 2.3 BP神经网络 |
| 2.4 可靠性评估模型 |
| 2.5 数值仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于可靠度和考虑不完全维修的风电机组机会维修策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电机组维修 |
| 3.3 故障率模型 |
| 3.4 风电机组机会维修策略模型 |
| 3.5 数值仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 考虑天气条件和备件库存管理的风电场机会维修策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 维修可及性分析 |
| 4.3 联合优化模型 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 面向风电场群的维修资源优化调配 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 风电场维修任务及资源需求 |
| 5.3 维修资源调配模型 |
| 5.4 NSGA-Ⅱ算法 |
| 5.5 维修资源调配实例 |
| 5.6 风电场维修及资源调配支持系统 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 本文特色与创新之处 |
| 6.3 今后工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的学术会议 |
| 附录3 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 附录4 攻读博士学位期间所获荣誉和奖励 |
（4）DVT350×20/32立式车床数控化改造设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 机床数控化改造的含义和特点 |
| 1.3 机床数控化改造国内外研究现状 |
| 1.4 课题研究的主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 数控化改造方案总体设计 |
| 2.1 机床数控化改造可行性 |
| 2.2 数控系统选型 |
| 2.2.1 数控系统选型方法 |
| 2.2.2 数控系统选型方案 |
| 2.2.3 西门子SINUMERIK828D数控系统简介 |
| 2.3 伺服控制系统设计 |
| 2.3.1 伺服控制理论基础 |
| 2.3.2 伺服驱动器的选型 |
| 2.3.3 伺服电机选型 |
| 2.4 数控化改造抗干扰设计 |
| 2.5 电路图设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 机床PLC程序设计 |
| 3.1 PLC改造方案 |
| 3.2 西门子SINUMERIK828D内置PLC概述 |
| 3.2.1 PLC程序编写规则 |
| 3.2.2 PLC接口信号地址分配 |
| 3.2.3 PLC自定义数据 |
| 3.2.4 PLC用户报警 |
| 3.2.5 PLC输入输出定义 |
| 3.3 PLC子程序功能介绍 |
| 3.4 PLC主程序编写及调试 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统参数配置与伺服优化 |
| 4.1 系统通电与初始设定 |
| 4.2 NC参数设置 |
| 4.3 驱动器参数设置 |
| 4.4 伺服优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 机床检测与精度补偿 |
| 5.1 机床功能检验 |
| 5.2 数控机床精度检测 |
| 5.3 螺距误差补偿 |
| 5.4 调试数据存档与导入 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（5）基于性能参数的数控机床系统可靠性评估及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 基于改进隐MARKOV模型的数控机床部件可靠性评估 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 数控机床部件的隐MARKOV模型 |
| 2.3 某数控机床部件的可靠性评估 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于贝叶斯网络模型的数控机床系统可靠性评估 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 贝叶斯网络模型 |
| 3.3 数控机床系统的贝叶斯网络模型 |
| 3.4 某数控机床系统的贝叶斯网络可靠性评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 数控机床可靠性评估系统开发 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 设备状态评估系统设计 |
| 4.3 设备状态评估系统功能介绍及实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后期展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 (攻读学位期间发表论文目录) |
（6）数控系统早期故障分析与排除技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 数控系统可靠性建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据采集 |
| 2.3 数控系统失效率建模 |
| 2.4 数控系统可靠性 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 数控系统早期故障FMECA分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 采集样本早期故障分析 |
| 3.3 维修样本早期故障部位分析 |
| 3.4 维修样本早期故障模式分析 |
| 3.5 维修样本早期故障原因分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 关键部件失效机理分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 失效数据分析 |
| 4.3 整流桥失效的数值模拟 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 早期故障排除 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 早期故障排除技术方案 |
| 5.3 可靠性验证试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）探究龙门加工中心数控系统的国产化改造（论文提纲范文）
| 1 龙门加工中心数控机床的改造 |
| 2 龙门加工中心数控系统国产化改造的需求 |
| 3 龙门加工中心数控系统国产化改造方案 |
| 4 结束语 |
（8）基于HNC-21的车铣复合机电装调平台的研究（论文提纲范文）
| 1概述 |
| 2 国内外现状 |
| 3 基于华中数控系统面向现场的数控车铣机电装调实训平台的研究 |
| 3.1 研究方案 |
| 3.2 研究策略 |
| 4 数控车铣机电装调实训平台的设计 |
| 4.1 CK0625华中数控车的连接 |
| 4.2 XK5025华中数控铣床连接 |
| 4.3 数控车铣控制切换 |
| 5 实训项目的设计 |
| 6 结束语 |
（9）基于多故障关联和精度退化的数控装备预防性维修决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩写含义索引表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的来源及研究工作的意义 |
| 1.2 数控装备预防性维修的基本概念 |
| 1.3 数控装备预防性维修的关键技术综述 |
| 1.4 综述总结与问题提出 |
| 1.5 本文的主要内容及技术路线图 |
| 2 基于FMECA的数控装备故障辨识与故障关联表征 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 故障相关概念及传统FMECA |
| 2.3 基于扩展FMECA的故障辨识 |
| 2.4 基于图论的故障关联关系表征 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 数控装备精度退化分析与寿命预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数控设备精度退化的一般规律分析 |
| 3.3 非重复精度的退化分析与寿命预测 |
| 3.4 重复精度的退化分析与寿命预测 |
| 3.5 仿真案例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 多故障条件下的数控装备维修决策分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 维修过程和成本分析 |
| 4.3 多故障条件下的预防性维修决策 |
| 4.4 基于风险二叉树的事后维修决策 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 案例分析 |
| 5.1 研究对象 |
| 5.2 实验方案 |
| 5.3 验证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 |
| 附录2 攻读博士学位期间申请的软件着作权 |
| 附录3 攻读博士学位期间的发明专利 |
| 附录4 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（10）基于HNC-21型数控的丝锥磨控制模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 数控机床的国内外发展现状 |
| 1.3 本论文主要内容及结构安排 |
| 1.3.1 本文的主要工作 |
| 1.3.2 本文的组织结构 |
| 第二章 数控系统概述 |
| 2.1 数控系统的发展 |
| 2.2 开放式数控系统 |
| 2.2.1 开放式数控系统的产生背景 |
| 2.2.2 开放式数控系统的特点 |
| 2.2.3 开放式数控系统的发展趋势 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 专用数控系统的二次开发 |
| 3.1 华中世纪星开放式数控系统的体系结构 |
| 3.1.1 HNC-21型数控系统 |
| 3.1.2 软件结构说明 |
| 3.2 开放式平台上专用系统的二次开发技术 |
| 3.2.1 拟解决的软硬件问题 |
| 3.2.2 G代码编程和API编程对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 丝锥的简要介绍 |
| 4.1 丝锥简介 |
| 4.2 丝锥背刀面 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 磨削模型研究 |
| 5.1 磨床知识简介 |
| 5.1.1 磨床结构 |
| 5.1.2 机床坐标系 |
| 5.1.3 对刀技术 |
| 5.2 磨削方法 |
| 5.3 磨削控制过程 |
| 5.4 程序试运行 |
| 5.5 控制程序 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 本文结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、华中数控系统维修(二)（论文参考文献）
- [1]机床数控装置的健康状态评估方法研究[D]. 胡弦. 浙江理工大学, 2021
- [2]数控加工中心进给系统可靠性快速评估方法和试验研究[D]. 周大朝. 上海交通大学, 2020(01)
- [3]大型风电场维修策略及资源调配研究[D]. 张琛. 华中科技大学, 2019
- [4]DVT350×20/32立式车床数控化改造设计与实现[D]. 初宏伟. 西南科技大学, 2019(08)
- [5]基于性能参数的数控机床系统可靠性评估及应用[D]. 陈真. 华中科技大学, 2017(04)
- [6]数控系统早期故障分析与排除技术研究[D]. 梅钦. 华中科技大学, 2017(04)
- [7]探究龙门加工中心数控系统的国产化改造[J]. 段冶. 装备制造技术, 2015(07)
- [8]基于HNC-21的车铣复合机电装调平台的研究[J]. 韩伟,王建军,魏志强,张小丽. 中小企业管理与科技(下旬刊), 2014(12)
- [9]基于多故障关联和精度退化的数控装备预防性维修决策研究[D]. 王远航. 华中科技大学, 2014(07)
- [10]基于HNC-21型数控的丝锥磨控制模型研究[D]. 湛明伟. 湖北大学, 2013(06)