数控车床转塔刀架原理分析与故障诊断

转塔刀架有不同的种类、结构及控制方式.通过数控车床不同刀架运行过程中的几个实列,从系统工作原理和各模块之间的信号传递联系,分析故障产生的原因,诊断问题和解决方法.实例有通用性的、也有特殊的,故障原因有刀架系统的因素,也有应用过程中值得借鉴的方面,并具有一定的代表性.     

曲轴双轴车床转塔刀架改造后数控程序的修改

本文主要介绍了将转塔刀架改造成平行刀架后，数控程序及PLC程序作了相应的修改。     

应用PWS与PLC联机改造CB3463—1转塔车床

文章介绍了PWS小型PLC工作站及PWS与PLC联机控制实现CB3463－1半自动转塔车床的现有动作要求及人机对话功能。     

模糊Petri网在液压泵故障诊断中的应用研究

液压系统的故障诊断已经成为世界性的研究课题,如何快速、准确地诊断出故障的原因和位置,也是许多专家研究的问题.在液压诊断系统中引入模糊Petri网作为推理机制来判断故障的原因和位置,并具体介绍模糊Petri网在液压泵诊断过程中的应用.     

基于Petri网的多轴机床故障诊断研究

本文分析了多轴机床安装和生产中所面临的故障问题，结合故障诊断问题的特点，在基于Petri网基本原理的前提下，建立了故障诊断的Petri网模型，并分析了故障的传播机理。     

采用表面处理工艺解决CA6140车床方刀架故障

传统车床方刀架在使用中经常出现偏移现象,存在小滑板上销孔套筒磨损过大的问题,影响了加工精度,降低了工作效率。以CA6140车床为例,经研究分析,其销孔套筒的材料为45号钢,按传统热处理方式对其进行处理后耐磨度不够。探讨了采用现代表面处理工艺强化45号钢耐磨性能的可行性,并对实际生产中车床方刀架的故障进行了处理。     

双插销反靠机构在数控转塔刀架中的应用研究

论述一种双插销反靠机构在数控转塔刀架中的应用原理,分析其技术性能,提出改进措施并给出重要参数的设计计算方法。     

基于扩展Petri网模型的BPR过程的实现

BPR是对企业的业务流程进行根本性再思考和彻底性再设计,以取得业绩的显著提升的有效方法.文章在分析工作流程模型基本要素的基础上提出了一种适用于BPR的基于Petri网的模型--工作流网,该模型增强了对企业核心流程活动的性能的描述和分析能力.最后文章通过一个业务流程的实例实现了基于扩展Petri网的BPR过程,并讨论和分析了该业务流程重构过程的正确性.     

基于时间Petri网的多机器人协调操作研究

多机器人协调操作是一直是机器人控制中一个比较复杂的问题,文章在深入分析、研究时间Petri网特性和多机器人协调操作控制规律的基础上,给出基于时间Petri网的多机器人协调操作模型建立的一般方法,以及优化的多机器人协调操作动作序列生成算法.     

X12CrMoWVNbN10-1-1钢δ铁素体析出规律研究

通过大量试验研究了X12CrMoWVNbN10-1-1钢δ铁素体的析出规律。试验结果表明:δ铁素体在1 100℃以下保温时析出并不明显,在1 100℃以上时,随着加热温度的提高将大量产生。尤其在1 150℃以上时,析出大量δ铁素体,严重降低钢的冲击韧性,影响材料的力学性能。     

数控车床故障诊断专家系统的研究

对数控车床的故障诊断系统进行了研究.该系统软件用VC 6.0语言编写,它总结了领域专家的经验,建立了故障树,并用产生式规则构建了知识库.依据故障诊断的特性,该系统采用不精确推理和有限深度搜索策略,能完成数控车床80多种故障的诊断.     

基于小波分析的液压系统故障特征提取研究

针对液压系统故障原因复杂、现象多样、故障信号中噪声干扰大的特点,综合利用压力、流量和液压缸运动速度进行液压系统故障诊断,克服了单一特征量在故障诊断中容易产生误判的缺点.将小波去噪方法应用到故障信号中,提高了故障诊断精度.通过对Festo液压实验系统故障信号进行处理,证明该方法是有效的.     

机床故障诊断系统知识表示的研究

针对所研究的机床故障诊断专家系统，以故障树分析法为基础，采用面向对象的事件知识表示方法。并以面向对象编程技术给出了知识表示的示例。分析了这种知识表示方法的特点。实践证明，这种知识表示方法在故障诊断专家系统中是确实有效的，而且这种表示方法融合了多种传统知识表示方法的长处，是一种值得研究与应用的方法。     

基于故障树的叉车液压系统故障诊断研究

将故障树分析法运用于叉车液压系统的故障诊断中,针对液压系统的失效模式及故障机理,建立了故障树,并进行故障分析与排除。实践证明,该方法简便、可靠、实用,用于液压系统故障诊断,能取得预期的效果。     

基于高价值小样本的石化装置旋转机械故障诊断NN模型

针对石化装置旋转机械故障特征之间呈现模糊性和耦合性导致故障类型识别难的问题,提出基于高价值小样本的石化装置旋转机械故障诊断NN模型.依据故障特征拟合情况,提取高价值小样本故障特征;运用高价值小样本故障特征建立高效的NN模型,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出值和期望输出值的误差最小,达到最佳分类效果.研究结果表明:高价值小样本故障特征的训练数据与测试数据具有高度的一致性,故障类型识别的准确率达到98.3％.该方法应用于石化大机组旋转机械表明方法简单有效,高价值小样本特征提取准确,故障识别能力强,可为石化大机组及其他大型设备旋转机械故障诊断提供指导.     

基于循环神经网络的数控机床故障诊断研究

为快速对数控机床故障进行在线定位与诊断,提出基于循环神经网络的数控机床故障诊断技术。通过提取网络节点,建立基于循环神经网络的“门”判别结构;引入模糊边界理论,对机床故障特征空间进行分类;通过组织故障诊断样本的方式,完成规则可信度率的统计与判别,实现对数控机床故障的在线诊断。以CAK6150数控机床作为研究对象,经过数据归纳可知,在循环神经网络支持下,故障诊断数据的实际输出与理论值非常接近,且收敛速度较快,能够较好解决制造类企业的机械设备应用故障问题。     

基于多传感器数据融合的液压泵故障诊断研究

将D—S证据理论应用于多传感器数据融合，提出了多传感器数据融合一般化方法，并将其应用于液压泵故障诊断。通过数据融合诊断结果与单传感器诊断结果的比较，证明多传感器数据融合能明显提高故障诊断的准确率。     

基于示功图分形盒维数的无杆抽油机故障诊断方法研究

以水基动力无杆抽油机为研究对象,基于分形盒维数理论,针对其正常、油管漏失、供液不足以及游动凡尔关闭迟缓4种不同工作状态的示功图特性进行分析,并在此基础上进行系统的故障诊断研究。研究了不同工作状态下压力－流量示功图的信噪比在0.1～0.2％范围内变化时其盒维数的变化特性。结果表明：系统压力流量信号的信噪比在0.1～0.2％范围内变化时对压力－流量示功图分形盒维数影响较小,因此压力－流量示功图分形盒维数能够用于进行水基动力无杆抽油机的故障诊断;同时该方法有利于实现基于示功图故障诊断的自动智能化分析。研究结果有利于在现场快速准确地对无杆抽油机的运行状态进行诊断,具有理论研究意义和实际应用价值。     

基于D-S理论和AMESim技术的液压缸泄漏故障诊断仿真研究

将D-S数据融合技术引入液压缸泄漏故障诊断领域,通过异类传感器获取液压缸泄漏故障下的多模信息,将多源信息进行融合,有效解决了单传感器判别精度不高的问题.利用AMESim软件分别对液压缸的内泄漏和外泄漏故障状态以及正常工作状态进行仿真,提取其压力、流量、行程信号,并利用数据融合技术进行故障诊断判别.