【摘 要】
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现有基于PLC的稼动率评估存在成本高、通用性差等问题,同时,对于部分无PLC控制器的设备无法进行在线监测与评估。本论文基于设备功率曲线特征提出一种机床稼动率监控与评估方
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆邮电大学先进制造工程学院,重庆大数据创新中心有限公司
【基金项目】
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重庆市技术创新与应用示范项目(Z20200343),重庆工业大数据创新中心联合科研项目(H20200743)。
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现有基于PLC的稼动率评估存在成本高、通用性差等问题,同时,对于部分无PLC控制器的设备无法进行在线监测与评估。本论文基于设备功率曲线特征提出一种机床稼动率监控与评估方法,在分析常见加工设备功率曲线与运行状态关系的基础上,采用卷积神经网络算法对实时采集的功率曲线信息进行识别与分析,获取设备运行状态和工件信息,从而确定稼动率评估模型参数,实现对稼动率的实时监测与评估。最后,以滚齿、铣削、车削工艺设备为例,验证了该方法的可行性和实用性,对生产过程中的设备管理、生产管理具有重要支持作用。
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