數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備健康評估與維修決策.pdf

1、隨著工業(yè)技術(shù)的飛快進步，機械設(shè)備不斷朝著大型化、復雜化、精密化以及智能化方向發(fā)展，如何對設(shè)備的運行狀態(tài)進行正確認知，開展基于設(shè)備可靠性分析的維修決策是保障機械設(shè)備能夠健康高效運行的關(guān)鍵內(nèi)容。
　　對于直接決定制造企業(yè)能否進行正常生產(chǎn)的數(shù)控設(shè)備，本文提出了制造車間中數(shù)控設(shè)備數(shù)據(jù)采集的方案設(shè)計，構(gòu)建了滿足數(shù)字化車間對生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)獲取要求的基礎(chǔ)平臺。設(shè)計方案旨在管控車間中數(shù)控機床的運行狀態(tài)，監(jiān)測運行中數(shù)控機床的內(nèi)外部狀態(tài)特征信息，為開展

2、數(shù)控機床等核心機械設(shè)備的健康狀態(tài)評估，進行設(shè)備可靠性分析和制定合理有效的維修決策提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
　　機械設(shè)備的健康狀態(tài)評估方法研究中，本文將設(shè)備健康狀態(tài)等級和基于隱馬爾可夫模型的設(shè)備退化狀態(tài)識別方法結(jié)合起來，從而可以根據(jù)設(shè)備運行狀態(tài)信息有效的判斷出設(shè)備所處的健康狀態(tài)等級。同時，針對隱馬爾可夫模型在進行訓練中依賴初始值，容易陷入局部最優(yōu)的問題，本文提出了基于改進粒子群算法的新訓練方法，軸承健康狀態(tài)評估的試驗結(jié)果表明了新方法的有效性。