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目前国内很多企业车间的机床种类参差不齐,自动化程度不高,发展缓慢,已经不能适应我国现阶段对制造业的发展需求。针对很多企业的底层设备状态信息无法完全上达到上层,给企业开展信息化建设或者进一步发展智能制造产生很大影响这一问题,本文对机床状态参数监测与识别系统的关键技术进行了研究,并实现了原型系统的开发,成功应用于企业车间设备。本文首先从研究背景和目的着手阐述了机床状态参数监测与识别技术研究的意义。分析了相关技术的国内外研究现状,包括机床状态参数采集技术的研究、信号处理技术的研究、数据传输技术的研究和机床状态识别方法的研究等。对基于多传感器的机床状态参数监测与识别系统的需求进行了分析,给出了机床运行状态的精确定义和监测方案。设计了机床状态参数监测与识别系统的总体框架、上位机的软件架构和下位机系统架构。然后,对基于多传感器的机床状态参数监测与识别系统所涉及的关键技术进行了研究,包括:1)信号处理技术的研究。本文对定时器生成的采样时钟进行了理论计算和分析,得出信噪比随采样频率的增加而变得更差的结论,设计了一种基于时钟抖动的多通道采样调度方法,给出了保障信噪比的定时器硬件触发最长时间间隔计算公式。2)基于USB的多通道数据传输技术研究。利用USB传输速度快、扩展方便等特点实现上下位机的多通道数据传输,设计出一种能够解决多通道、多精度、多速率数据上传问题的数据帧填充方法。结合双缓冲传输的优点给出了信号采集板传输系统工作的程序流程图3)基于多传感器融合的机床状态识别技术。分析比较了几种常见识别算法的性能和应用场合,设计了基于多传感融合和模糊识别分类器的机床运行状态识别方法。该方法利用隶属函数对组合特征进行处理,获得隶属度矩阵,实现了基于多传感器参数的机床运行状态的识别方法。最后,利用上述理论和技术研究,开发了基于多传感器的机床状态参数监测与识别系统的原型系统。为了提高系统的可靠性和实时性,该系统采用以ARM+Linux为运行平台的嵌入式终端架构。该系统已成功应用于企业,为企业实现自动化管理,提高设备利用率等提供了坚实的基础。