Research on Machine Tool Fault Diagnosis and Maintenance Optimization in Intelligent Manufacturing Environments

In the context of intelligent manufacturing,machine tools,as core equipment,directly influence production efficiency and product quality through their operational reliability.Traditional maintenance methods for machine tools,often characterized by low efficiency and high costs,fail to meet the demands of modern manufacturing industries.Therefore,leveraging intelligent manufacturing technologies,this paper proposes a solution optimized for the diagnosis and maintenance of machine tool faults.Initially,the paper introduces sensor-based data acquisition technologies combined with big data analytics and machine learning algorithms to achieve intelligent fault diagnosis of machine tools.Subsequently,it discusses predictive maintenance strategies by establishing an optimized model for maintenance strategy and resource allocation,thereby enhancing maintenance efficiency and reducing costs.Lastly,the paper explores the architectural design,integration,and testing evaluation methods of intelligent manufacturing systems.The study indicates that optimization of machine tool fault diagnosis and maintenance in an intelligent manufacturing environment not only enhances equipment reliability but also significantly reduces maintenance costs,offering broad application prospects.

智能仪表预测性维护关键技术

智能仪表是大型工业过程和复杂装备系统传感与控制的“神经”,其健康状态直接影响系统的安全可靠运行。传统的智能仪表通常作为测量工具监测工艺过程和重点装备的运行状态,本体故障的忽视极易导致采集数据不准确、不可靠,影响工业过程管控效率,也易导致操作人员误判,从而引发安全事故。文中通过对智能仪表预测性维护的技术架构进行解析,建立了机理分析、数据采集、特征分析、故障自检、异常检测、故障诊断和寿命预测的技术路线,同时,从复杂工业过程视角将智能仪表分解为“传输”、“传感”和“传递”,总结了仪表本体级和系统级预测性维护的关键技术,分析了智能运维、安全仪表风险管控、信息安全风险管控3种典型应用场景,推演了诊断自组态和云边协同架构的技术发展趋势。研究可为智能仪表及系统运维由离线向在线、由预防性维护向预测性维护的转变奠定基础。

基于SAConvFormer算法的焊接故障诊断在非平衡数据集上的应用

预测性维护在制造业中扮演着重要角色,而焊接设备的有效维护更是关键,旨在减少企业支出并实现无人车间的目标。然而,焊接领域的研究尚处于初级阶段,而深度学习在此领域的应用也相对较少。针对这一问题,提出一种基于空间注意力卷积Transformer(SAConvFormer)的故障诊断模型,以解决焊接设备故障预测的挑战。通过收集焊接过程中的数据,该算法通过空间注意力机制增强卷积神经网络,从而更准确地预测焊接过程中的各种故障类型。实验结果显示,SAConvFormer模型在预测正常类型故障方面的召回率达到了95%,误差仅为2%。对焊接偏差类型的故障,模型的召回率稳定在80%左右,而不完全熔合类型的故障预测准确性相对较低,但仍保持在70%以上。与传统算法相比,SAConvFormer模型在召回率上表现优异。这一研究成果不仅在技术上取得了进展,也为焊接设备的故障诊断提供了一种新的有效方法,具有重要的理论和实践意义。

阀门预测性维修技术进展

为了能够较大程度地降低阀门的维修频率及维修成本,提高系统的正常运行时间,有效提高系统运行产值,在阀门预测性维修技术领域提供一定的参考价值,对阀门预测性维修技术中所涉及的故障检测手段(包括振动检测技术、红外检测技术、声发射测量技术和光纤传感技术),故障识别算法及维修策略3个方面的研究进展以及国内在相关技术领域(基于智能定位器、智能电动执行器的故障诊断技术,基于外接设备的阀门故障诊断技术,基于RBI的预测性维修技术)的应用现状进行阐述。基于应用现状以及对未来发展的预测,总结分析了阀门预测性维修在检测设备、故障识别和维修策略3个方面面临的技术挑战及管理挑战,并对今后的发展方向做出展望。

钢铁企业智能点检运维系统的开发与应用

随着中国制造2025规划的实施,钢铁企业的智能制作水平得到了大幅度的提升,产线设备的网络化、数字化、智能化水平有了质的飞跃,同时钢铁企业对设备的点检维护要求也发生了变化,传统的现场点检定修的运维模式已经无法满足生产需要。本文以钢铁企业设备点检运维工作为背景,围绕钢铁企业设备管理新需求,基于云计算、工业互联网、大数据、移动互联网和人工智能等先进技术,分析了当前设备运维工作面临的机遇与挑战,提出了钢铁行业智能点检运维定义,阐述了智能点检运维系统的核心内容,介绍了钢铁企业开发应用智能点检系统的整体架构、主要功能和应用效果。验证了智能点检运维模式的可行性、可靠性和有效性,为钢铁企业设备点检运维工作变革和智能点检运维模式实施提供了参考。

人工智能技术在电网智能化检修中的应用

阐述电网工程中智能化检修的工作流程,探讨人工智能技术在电网智能化检修中的应用,包括电网设备健康状态的评估、电网设备运行状态的预测、电力设备运行故障的诊断。

智能网联技术对汽车维修行业的影响

近年来,随着智能网联技术的快速发展和普及,汽车行业也进入了智能化、网络化和电动化的新时代。智能网联技术作为汽车与互联网融合的重要表现形式,正深刻影响着汽车产业的各个方面,其中包括汽车维修行业。智能网联技术将改变传统的汽车维修方式,为汽车维修行业带来更多的机遇和挑战。该文重点探讨智能网联技术对汽车维修行业的影响,并提出汽车维修服务供应商应对挑战的相应策略,以适应智能网联技术的快速发展,不断提升自身核心竞争力,实现可持续发展。

某电动汽车故障诊断与维修保养技术案例分析

电动车的普及可以有效减少汽车尾气排放,是未来汽车行业发展的重要趋势。但电动车电路组成更加复杂,因此更容易出现各种类型的电器元件故障,并且故障的诊断和维修难度也较大,而想要促进电动行业健康可持续发展,就要对电动车的后期维护保养体系进行完善。基于此,首先列举了纯电动车常见的一些故障类型及其表现形式;其次,以比亚迪2017款E5车型为例,对一些典型故障的诊断思路与维修策略进行了详细分析;最后,结合案例将提出的理论方法进行了实践,验证了其有效性。

机场登机桥伸缩系统故障诊断与维修保养策略

随着全球航空业的飞速发展,机场作为航空交通的核心节点,其设施和设备的现代化、高效化与智能化成为航空业持续发展的关键。机场登机桥作为连接机场与飞机、确保乘客安全便捷登机的重要设备,其性能与运行状况对于机场的运营效率与乘客的出行体验都具有深远的影响。文章深入探讨机场登机桥伸缩系统的工作原理、常见故障、故障诊断方法以及维修保养措施,以期为机场设备管理和维护提供科学的参考和建议。

海洋石油燃气轮机在线监测技术研究

简要分析了海洋石油数字化建设,梳理了燃气轮机关键参数,给出了燃气轮机在线监测方案。通过现场安装应用,能够实现对燃气轮机的在线监测和数据分析评估,可为设备管理人员开展预知性维修提供有效支持。

机械设备控制软件中状态估计技术的研究与应用

随着机械设备智能化和自动化水平的提高,状态估计技术在机械设备控制软件中的研究与应用日益重要。文章介绍了状态估计技术的背景和意义,探讨了机械设备状态估计的方法和算法,包括模型预测控制、卡尔曼滤波算法及粒子滤波算法等,讨论了状态估计技术在机械设备控制软件中的应用,包括故障诊断、预测维护及优化控制等方面,总结了当前状态估计技术的研究现状和存在问题,并展望了未来的发展方向。

动态系统的故障预报技术

首先介绍了动态系统故障预报技术的发展状况,然后分三类介绍了目前已有的各种故障预报技术,并讨论了各种方法的优缺点,随后介绍了一些典型的应用例子,最后对这一领域的发展趋势进行了探讨.

故障诊断技术在煤矿机械设备中的应用

介绍了煤矿机械设备维修、维护的类型,指出以故障诊断技术为基础的预知性维修和主动预防性维护是煤矿机械设备维护、维修的发展主流,阐述了常用的几种煤矿机械设备故障诊断方法,概述了煤矿机械设备故障诊断技术的研究热点与发展趋势。

面向设备管理的网络化机械设备故障诊断系统的实现

构建了一种基于因特网、面向设备管理的机械设备状态监测与故障诊断系统,该系统在建立远程专家状态监测与故障诊断体系的同时,有机地融合为企业设备管理信息系统的一个前台子系统,为设备管理部门及时提供现场设备运行状况以及相应的维修策略。该系统在天津某大型发电厂的应用证明了它的实用性。

风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展

风力发电机组因运行环境恶劣较易发生故障,实现对风电机组适当的状态维护或预防性维护,既能减少故障发生概率、降低维修成本,又能改善电力系统运行的安全性与经济性。首先,通过回顾近年来国内外在风电机组状态维护或预防性维护方面所做的相关研究工作,系统归纳了当前针对风电机组关键部件开展故障诊断和状态预测的难点问题及其研究进展;然后,对基于数据驱动的风电机组故障诊断与状态预测方法进行了重点论述;最后,对未来该领域的研究建议进行了展望。

基于数字孪生的船舶预测性维护

造船技术和需求的发展使得船舶维护面临着成本不断上升的问题,因此文章提出针对高端复杂船舶采用数字孪生技术进行预测性维护的方法。在研究了数字孪生预测性维护模型模型基础上,将其分为创建数字孪生体、数据获取、数据预处理、模型训练、故障预测与诊断和设备维护六个阶段,并分别介绍了各阶段的主要任务和技术。最后分析总结了进行数字孪生船舶预测性维护难点及发展路径。

滚动轴承故障诊断与预知维修数据库系统研制

研制了一种用于滚动轴承故障诊断与预知维修的数据库系统 .该系统综合应用 Fox Pro的数据库管理特性、Auto CAD的绘图特性以及 C语言的界面功能和兼容性 ,全面地反映了滚动轴承的基本参数信息、结构特征等 。

基于故障统计模型的可修系统维修周期预测法

提出一种可修系统故障统计模型和维修周期的预测方法 ,它的基本原理是系统局部故障变化率的单样本参数估计。结合实例 。

投影寻踪方法在设备预知维护中的应用研究

提出了一种融合投影寻踪的自回归分析方法实现设备的预知维护。该预知维护方法是从设备关键部件处提取振动信号,经分析和计算得出24种特征指标用以描述设备运行状态;对24种特征指标分别提取一个时间序列并各自进行自回归分析,得到各自对应的预测因子;利用投影寻踪将前述预测因子投影到二维空间,然后分别建立预测因子投影值与相对应的特征指标值的拟合函数,进而推算出24种特征指标的未来值;再通过对24种特征指标的未来值在最佳投影方向矩阵下进行投影,根据投影值的分布情况判断设备未来运行状态是否存在异常,从而实现设备的预知维护。最后利用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤测试数据集中的内圈故障数据和山西省某洗煤厂主井皮带机的减速器故障数据进行了验证。

煤炭清洁加工设备预知维护系统设计

分析了几种主要的煤炭清洁加工设备常见故障及其产生原因,针对当前煤炭清洁加工设备的维护模式无法准确有效地识别设备早期故障和潜在故障威胁的问题,设计了煤炭清洁加工设备预知维护系统。该系统主要由日常维护基本信息管理功能模块、设备工况实时监测功能模块、故障模拟功能模块、预知维护决策功能模块组成,4个模块相辅相成,协调作用,可以对当前设备运行情况进行评价,并对故障的发展趋势进行预测,从而实现了设备的预知维护及健康诊断。