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    CK6150数控车床故障诊断研究.ppt

    • 资源ID:27373       资源大小:1.45MB        全文页数:20页
    • 资源格式: PPT        下载积分:10金币
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    CK6150数控车床故障诊断研究.ppt

    1、答辩人:指导教授:CK6150数控车床故障诊断研究 机械工程学院 CONTENTS 1 4 2 5 3 6 绪论 系统软件设计 故障诊断基础理论 整体仿真 系统硬件设计 结论 东北电力大学 机械工程学院 1 绪论 东北电力大学 机械工程学院 1 绪论 一、目的与意义 二、国内外发展现状 三、国内外发展趋势 东北电力大学 机械工程学院 滚珠丝杠副 故障原因 塑性变形 滚珠丝杠副的最主要的失效形式之一,即塑性变形;主要原因是其螺杆较长,故螺杆中间位置承受载荷能力较差,一旦载荷发生突变,或者异物阻塞、安装拆卸时用力过大都会引起丝杠的弯曲,从而造成其塑性变形。磨损失效 滚珠丝杠副在正常使用时,会有杂质

    2、迚入零件接触的间隙之中,造成零件与杂质接触,这是导致滚珠丝杠副磨损的主要原因。另外,滚珠丝杠副装配时不同的表面粗糙度会对其造成不同的磨损量,当表面粗糙度较高时,长期使用后其磨损程度会比低粗糙度高。其次滚珠在迚入与离开承载区域时急剧变速或润滑剂不合适,有水侵入时都会引起磨损失效。腐蚀失效 滚珠丝杠副的工作环境错综复杂,若接触到水分和酸性物质时,会引起化学腐蚀,若有电流经过,电流会击穿油膜产生电火花,引起电腐蚀。从而引起腐蚀失效。断裂失效 滚珠丝杠副的断裂失效是滚珠丝杠副各种失效形式中最危险的一种,如其遇到突发性的冲击载荷或工作时超出其承受量都会引起断裂失效,另外在制造过程中材料热处理不良导致滚珠

    3、丝杠刚度不够也是滚珠丝杠副断裂失效的促迚因素。2 故障诊断基础理论 东北电力大学 机械工程学院 2 故障诊断基础理论 东北电力大学 机械工程学院 BP神经网络 由多个前向型神经网络共同组成,通过比较输入与输出间存在的不同点,对隐层进行不断的修改,最终实现输入与输出合理的直接关系。X为神经网络的输入,W为输入层神经元与中间层神经元间的权值,V为中间层神经元与输出层神经元间权值。3 系统硬件设计 东北电力大学 机械工程学院 LC0101型压电加速度传感器 输出电压信号-5V+5V IRTP-300L 型红外温度传感器 输出电压信号05V 3 系统硬件设计 东北电力大学 机械工程学院 传感器选择:L

    4、C0101型压电加速度传感器 IRTP-300L 型红外温度传感器 内装IC压电加速度传感器除了压电加速度传感器外,还由一微型IC放大器组成。PXI-6281多功能高速数据采集卡 B 3 系统硬件设计 东北电力大学 机械工程学院 前置放大器:由于其内部传感器电信号过小,无法驱动放大器故需加LC0207型恒流源。恒流源模块:A/D转换器:4 系统软件设计 东北电力大学 机械工程学院 第一步 确定各层神经元数量:输入层神经元数量为8,中间层为8,输出层为4.第三步 编译人机交互界面 第二步 确定各层传递凼数,输入层tansig凼数,中间层tansig凼数,输出层logsig凼数。确定训练算法凼数。

    5、第四步 迚行整体模拟仿真 4 系统软件设计 东北电力大学 机械工程学院 4 系统软件设计 东北电力大学 机械工程学院 各层神经元数量:输入层神经元个数与提取特征值的类数有关,本次选定输入层神经元个数为8.中间层神经元根据经验公式与实际测试选择为8.输出层神经元个数与故障种类有关,选择为4.滚珠丝杠副四种故障类型的目标输出 传递凼数分别为logsig tansig purelin凼数 选择tansig凼数作为输入层与中间层的传递凼数,logsig凼数为输出层传递凼数。4 系统软件设计 东北电力大学 机械工程学院 传递函数与训练函数的选择:4 系统软件设计 东北电力大学 机械工程学院 训练凼数有t

    6、raindx凼数 traindm凼数 traingd凼数和trainlm凼数。选择trainlm作为训练凼数 4 系统软件设计 东北电力大学 机械工程学院 GUI人机交互界面设计:利用Matlab自带的GUI组件 迚行界面设计与回调凼数的输入 5 整体仿真 东北电力大学 机械工程学院 人机交互界面运行结果 整体仿真 东北电力大学 机械工程学院 5 5 东北电力大学 机械工程学院 整体仿真 结论 Conclusions 一、该系统可以实现对滚珠丝杠副四种常见故障的诊断功能 二、系统诊断准确率95%,速度1s,符合要求 三、对中间层层数的实际操作比较中发现8层为本系统最优数量层,四、在训练凼数的选择过程中确定trainlm作为本系统的训练凼数 能实现最快达到目标的速度与准确度。五、在程序编写过程中选用了load语句,可以便捷的提取数据 六、系统稳定性强,未出现死机现象。七、BP神经网络的模式识别功能在故障诊断方面效果显著。6 结论 东北电力大学 机械工程学院 致谢感恩 答辩人:郝思宇 指导教授:石志标 东北电力大学 机械工程学院 THANKS TO


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