Комплексный подход к решению задач автоматизации диагностирования технического состояния кузнечно-штамповочной машины на основе базы прецедентов

• Автор: Малныч, Алексей Александрович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Набережные Челны
• Количество страниц: 141 с. : ил.

Оглавление
Оглавление.

Основные обозначения и сокращения

Введение.
Глава 1. Техническая диагностика, как инструмент автоматизации ремонтных работ и обслуживания кузнечноштамповочных машин

1.1. Задача и структура технической диагностики.

1.2. Действующие подходы к планированию и проведению технического обслуживания и ремонта промышленного оборудования
1.3. Анализ современных систем автоматизации на этапе технического обслуживания и ремонта производственного оборудования.
1.4. Кузнечноштамповочные машины как объект для автоматизации технической диагностики.
1.5. Методические основы мониторинга и диагностики функционирующего оборудования по параметрам вибрации

1.5.1. Предмет вибрационной диагностики.

1.5.2. Методы анализа вибрации
1.5.3. Анализ современных систем по снятию и обработке
вибрационного сигнала.
1.6. Цели и задачи обоснования обслуживания кузнечноштамповочных машин по состоянию.
1.7. Выводы по 1 главе
Глава 2. Формирование модели базы прецедентов для решения задач автоматизации технической диагностики кузнечноштамповочной машины
2.1. Структура автоматизированной системы диагностирования технического состояния оборудования.
2.2. Формирование базы прецедентов.
2.3. Разработка прецедеытакодификатора.
2.3.1. Предпосылки для создания прецедентакодификатора для кузнечнопрессового оборудования.
2.3.2. Формирование прецедентакодификатора для кривошипного пресса.
2.4. Кодирование исходной информации.
2.5. Разработка правил по формированию прецедента
2.6. Формирование системы ограничений
2.7. Выводы по 2 главе.
Глава 3. Комплексный подход к автоматизации технической диагностики кузнечноштамповочной машины.
3.1. Разработка моделей для определения сроков отказа узлов и деталей оборудования.
3.2. Методика классификации узлов КШМ под использование параметризирующих моделей
3.3. Методика формирования частотного паспорта КШМ для диагностики оборудования.
3.4. Частотная карта дефектов кривошипных машин
3.5. Система управления потоками информации о техническом состоянии КШМ на основе правил.
3.6. Выводы по 3 главе.
Глава 4. Анализ полученных результатов и практическая реализация разработанных методик
4.1. Информативность снимаемого сигнала с КШМ
4.1.1. Выбор информативных точек снятия сигнала
4.1.2. Методы крепления датчиков к КШМ.
4.1.3. Влияние внешних факторов на сигнал
4.1.4. Определение экспериментальным путем скорости вращения узлов оборудования.
4.2. Наглядное представление структурной модели КШМ как объекта диагностики
4.3. Реализация аппаратных средств интеллектуальной поддержки АИС
4.3.1. Требования, предъявляемые к аппаратным средствам
4.3.2. Основные параметры и характеристики аппаратных средств .
4.3.3. Принцип действия аппаратных средств
4.4. Практическая ценность от внедрения интеллектуальной поддержки АИС
4.5. Выводы по 4 главе.
Основные результаты работы.
Список использованной литературы


ТОиР КШМ. Обоснованный прогноз изменения технического состояния оборудования, на основании которого оценивается его остаточный ресурс работы узлов, даст возможность избежать экономических издержек от аварийных остановок и обеспечить постоянно высокое качество выпускаемой продукции. Разработка интеллектуальной поддержки АИС по оценке технического состояния узлов КШМ, на основании которой оценивается остаточный ресурс, уменьшит экономические издержки плановых и аварийных остановок. В настоящее время работы, посвященные разработке автоматизированных систем вибродиагностики и решению задач обеспечения их эффективного функционирования, ведутся только для отдельных узлов оборудования. Комплексный подход к решению задач автоматизации вибродиагностирования технического состояния КШМ не проводится. Необходимость решения существующих проблем и предопределила цели и задачи данной работы. Целью работы является разработка теоретических основ и создание методик, обеспечивающих интеллектуальную поддержку АИС диагностирования технического состояния КШМ, построенной на базе прецедентов. Разработаны алгоритмы и методики в виде программного обеспечения. Методика классификации узлов КШМ, базирующаяся на технологической схеме сборки оборудования с использованием базы прецедентов для формирования прогнозирующей модели по отказу работы узлов КШМ. Методика создания частотного паспорта КШМ, построенная с использованием базы прецедентов для проведения диагностики узлов КШМ, основанная на применении доверительного коэффициента, учитывающего частоты вращения узла. Разработан комплексный критерий оценки технического состояния, основанный на построении тренда, позволяющий автоматизировать процесс управления потоками информации о техническом состоянии оборудования для принятия своевременных решений по планированию и ведению ремонтных работ. Критерий позволяет повысить эффективность планирования и ведения ремонтных работ за счет анализа технического состояния КШМ. Ульяновск, УлГТУ, г. Научный потенциал на свете София. Бял ГРАДБГ, г. Студенческая весна Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Камские чтения Набережные Челны, ИНЭКА, г. По материалам диссертационной работы опубликованы печатных работ, из них 2 статьи в журнале, входящем в перечень ВАК. ППР и существующим системам управления основными фондами предприятия БАМ системы для автоматизации ТОиР производственного оборудования с выделением их недостатков. Проведенный морфологический анализ по выделению наиболее информативного сигнала оценки технического состояния КШМ позволил выделить наиболее информационный сигнал и рассмотреть его функциональные возможности. Глава 1. Техническая диагностика решает обширный круг задач, многие из которых являются смежными с задачами других научных дисциплин. Основной задачей технической диагностики является распознавание состояния технической системы в условиях ограниченной информации. Теоретическим фундаментом для решения основной задачи технической диагностики следует считать общую теорию распознавания. Техническая диагностика изучает алгоритмы распознавания применительно к задачам диагностики, которые обычно могут рассматриваться как задачи классификации. Сами алгоритмы распознавания частично основываются на диагностических моделях, устанавливающих связь между состояниями технической системы и их отображениями в пространстве диагностических сигналов. Вторым важным направлением технической диагностики является теория контролеспособности. Контролеспособностью называется свойство изделия обеспечивать достоверную оценку его технического состояния и раннее обнаружение неисправностей и отказов. Коптролеспособность создается конструкцией изделия и принятой системой технической диагностики. Крупнойзадачей теории контролеспособности является изучение средств и методов получения диагностической информации. В сложных технических системах используется автоматизированный контроль состояния, которым предусматривается обработка диагностической информации и формирование управляющих сигналов.