【摘 要】
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设备是一种保证企业正常生产经营的基础资源,因此掌握生产设备的实时健康状态对确保生产系统安全可靠运行具有重要意义。本文以复杂机械产品加工系统中的加工设备作为研究对
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设备是一种保证企业正常生产经营的基础资源,因此掌握生产设备的实时健康状态对确保生产系统安全可靠运行具有重要意义。本文以复杂机械产品加工系统中的加工设备作为研究对象,提出了一种基于实时监测信息的设备健康预测方法,并基于此方法建立了的设备维护管理系统,以实现对加工设备的科学管理。首先,文章综述了设备故障诊断及健康预测的意义,并阐述了几种预测方法。在此基础上,选择了能实现快速响应、预测精度较高且发展成熟的隐半马尔科夫模型(HSMM)用于实现加工设备的实时健康状态预测。并确定了能有效解决模式识别问题的支持向量机方法用于处理状态识别问题。其次,根据加工设备的运行过程,提出了基于程序片段的数据采集方式。由于监测数据的多样性,研究了多类数据的特征提取及降维方法。以此为基础,建立基于多类监测数据的隐式半马尔科夫健康预测模型,并进行了试验验证,发现了多因素故障预测失效问题。再次,分析预测失准问题,提出了故障真实影响因子概念。然后阐述了能挖掘故障真实影响因素的支持向量机方法(SVM),提出了一种能适应新故障、区分相似故障的组合预测模型。并再次进行了试验验证,解决了多因素故障识别问题。最后,用组合模型和某厂信息管理系统为基础,设计开发了具有真实影响因子库、设备健康预测、养护计划制定、备件需求预测等功能的设备维护系统。
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