基于多传感器信息融合的数控加工单元故障诊断系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状介绍 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国内外设备故障诊断发展概况 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数控机床故障诊断技术研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 多传感器信息融合技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 数控加工单元故障诊断基础研究 | 第17-32页 |
| 2.1 数控加工单元结构概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 数控机床结构组成 | 第17-18页 |
| 2.1.2 数控机床结构特点 | 第18-19页 |
| 2.2 数控机床故障机理研究 | 第19-25页 |
| 2.2.1 数控机床常见故障分类 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数控机床关键机械部件故障机理研究 | 第20-24页 |
| 2.2.3 数控机床关键机械部件故障征兆 | 第24-25页 |
| 2.3 数控机床故障诊断理论及方法研究 | 第25-31页 |
| 2.3.1 基于解析模型的故障诊断方法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于信号处理的故障诊断方法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 基于人工智能的故障诊断方法 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于多传感器信息融合的故障诊断系统及应用 | 第32-56页 |
| 3.1 多传感器信息融合理论基础 | 第32-35页 |
| 3.1.1 多传感器信息融合原理 | 第32页 |
| 3.1.2 多传感器信息融合系统结构 | 第32-33页 |
| 3.1.3 多传感器信息融合方法 | 第33-35页 |
| 3.2 基于多传感器信息融合的故障诊断系统研究 | 第35-45页 |
| 3.2.1 基于自适应加权算法的一级融合 | 第36-39页 |
| 3.2.2 基于改进D-S证据理论的二级融合 | 第39-44页 |
| 3.2.3 诊断专家系统 | 第44-45页 |
| 3.3 诊断系统应用实例 | 第45-55页 |
| 3.3.1 局部融合求解 | 第46-47页 |
| 3.3.2 全局融合求解 | 第47-55页 |
| 3.3.3 专家综合诊断 | 第55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 数控加工单元故障诊断系统的实现 | 第56-73页 |
| 4.1 故障诊断系统概述 | 第56-60页 |
| 4.1.1 故障诊断系统架构 | 第56-57页 |
| 4.1.2 混合编程技术研究 | 第57-59页 |
| 4.1.3 诊断系统功能模型 | 第59-60页 |
| 4.2 诊断系统各模块设计说明 | 第60-64页 |
| 4.2.1 信息管理模块 | 第60页 |
| 4.2.2 数据自动处理模块 | 第60-62页 |
| 4.2.3 故障分析诊断模块 | 第62-63页 |
| 4.2.4 诊断报告生成模块 | 第63-64页 |
| 4.3 诊断系统客户端 | 第64-67页 |
| 4.3.1 实时监测技术研究 | 第64-65页 |
| 4.3.2 信息挖掘技术研究 | 第65-66页 |
| 4.3.3 文档生成技术研究 | 第66-67页 |
| 4.3.4 后台运行模式 | 第67页 |
| 4.4 诊断系统网页端 | 第67-69页 |
| 4.4.1 网站搭建 | 第68页 |
| 4.4.2 网站发布 | 第68-69页 |
| 4.5 诊断系统实验验证 | 第69-72页 |
| 4.5.1 客户端实验验证 | 第69-70页 |
| 4.5.2 网页端实验验证 | 第70-72页 |
| 4.5.3 实验结论 | 第72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 全文总结 | 第73页 |
| 5.2 展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第79页 |
