车削机转子驱动皮带使用寿命的可靠性分析

作为转子制造过程中的关键环节,整流子车削工艺车削机传动系统的稳定运行直接影响产品的质量,而转子驱动皮带又是保证系统稳定的核心因素,皮带运行工况异常直接影响车削后整流子的片间跳动及表面粗糙度。深入分析整流子车削工艺,结合皮带驱动的工作原理,利用转子实际转速变化和皮带磨损形变的相关性,建立多目标优化模型,能及时有效地进行预警维护,保证整流子车削工艺过程稳定,避免严重产品质量事故发生,经济效益良好。

基于长短时记忆网络的车削设备预测性维护

为保证生产过程的稳定性,减少维修时间,制造企业对设备预测性维护的探索日益兴起。同时,随着计算机算力的提升,深度学习领域不断发展。然而,当前制造企业中,少有利用深度学习处理时序传感器信号,进行预测性维护的案例。本文利用高频振动信号,通过长短时记忆网络,针对车削机台的两种常见故障进行预测,准确度达到87.5%。同时对比了使用数字信号处理方法提取特征并进行特征工程的机器学习模型,证明了长短时记忆网络在工况复杂多变的真实生产环境下,预测车削设备故障的优势,也是对利用深度学习与振动信号进行设备预测性维护方式的有效尝试。

基于图像识别和大数据预测的备品备件管理系统

以设备备品备件为研究对象,以产线员工、备件库员工、维修人员等为用户群体,开发了一套支持移动端和电脑端的备品备件管理系统,解决纸质化管理效率低,无法快速追溯,库存周转率低,缺件导致产线停机等问题。通过SAP系统、RFID和二维码技术实现了备品备件采购、收货、入库、领料、出库、退库等全生命周期的数字化管理。同时建立了Resnet50残差卷积神经网络模型,实现了基于图像识别的备品备件快速追溯。最后,针对与产量强关联的高消耗高价值备品备件,利用滑动平均和线性回归算法建立了库存大数据预测模型,实现安全库存优化和自动补库。通过本项目的运行,提高了备品备件管理效率35%,减少了备件查找耗时80%,同时提高了库存周转率25%。