一、利用集成故障诊断系统提高传动系统的利用率（论文文献综述）
邵偲洁[1]（2020）在《高速精密电主轴转子失衡识别及主动平衡研究》文中研究指明随着“中国制造2025”的提出,智能制造成为当前的研究热点。数控机床是装备制造业的工业母机,高速精密电主轴是高档数控机床的核心部件。然而,在主轴制造、装配和运行过程中,因材质不均、加工装配误差和刀具磨/破损等因素,不可避免地会导致主轴产生质量不平衡问题。电主轴转速高,即便很小的不平衡量也会引起很大的离心力,从而激发系统剧烈振动,因此,对电主轴不平衡振动进行及时诊断和控制对高速高精密机床的发展具有重要意义。本文针对电主轴转子失衡故障展开深入研究,从故障识别和在线主动平衡两个方面较系统地研究了电主轴失衡故障诊治问题,并设计开发了软硬件系统,为电主轴安全运行提供可靠保证。首先,针对电主轴电机、转子和轴承结构,以及冷却、润滑和平衡装置,完成了关键参数设计和部件选型,在此基础上开发了具备多信息监测与分析、自动报警及降速处理等功能的电主轴系统平台,并针对所开发的电主轴系统进行了模态测试试验,为失衡故障识别和主动平衡提供了基础。其次,研究了振动信号FFT分析方法,提出了灰度图像纹理分析、对称极坐标图像纹理分析和EMD-PWVD振动时频图像能量分析新方法,完成了电主轴转子失衡故障特征提取;进一步研究了 FCM聚类方法,实现了电主轴转子失衡故障识别,并利用主轴系统平台进行了试验,验证了所提出方法的有效性。然后,根据平衡原理从整体结构、传动方式和平衡能力三个方面设计了一种双配重极坐标型机械式主动平衡装置,并在搭建了控制模型的基础上完成了其作动控制仿真;针对装置特点提出了影响系数平衡方法,进而完成了在线主动平衡系统开发,利用整体系统平台进行了试验,验证了该系统的平衡性能。最后,在平台开发和方法研究的基础上,利用LabView与MatLab联合编程,实现了电主轴转子失衡故障诊治一体化软件集成,对软件系统进行了功能验证,并利用整套软硬件系统完成了电主轴转子失衡故障诊断与治愈应用,证明了系统的实用性。
高志龙[2]（2020）在《基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用》文中提出柴油机作为一种关键动力设备,被广泛用于船舶航运、轨道交通、石油化工、能源电力、矿山机械、装备动力等相关行业,在国民经济乃至国防安全领域发挥着极为重要的作用。但由于其部件众多、结构复杂、工况恶劣,极易发生故障。一旦出现恶性故障将会导致停工停产,严重时甚至引发危及人身安全的重大事故。然而,当前柴油机监测报警技术较为落后,故障发生后无法得到精准识别,导致检维修效率低下。通过研究柴油机故障发生机理与对应的特征信号,借助先进算法有效提取特征参数,以实现柴油机典型机械故障的预警与诊断。并将故障诊断与交互式电子技术手册（IETM）技术相结合,实现监测、预警、诊断、维修、维护、管理等综合保障功能的深度融合,从而提升柴油机运行的安全性、可靠性和可用性。本文以大功率柴油机为对象,以提高其典型机械故障预警诊断水平和维修保障能力为目标,通过对典型机械故障机理的深入分析,研究适用于不同种类故障的预警和诊断方法。结合智能诊断算法实现柴油机运行工况的自动识别,提高预警和诊断准确率。最后探索基于故障预警驱动的IETM设计方法与架构。论文各章节主要研究内容如下:首先,综合归纳大功率柴油机典型机械故障类型,理清传统诊断方法面临的问题与挑战,分析智能诊断预警技术现状。研究国内外IETM技术发展历程、技术难点和未来发展趋势。在现有研究基础上,总结基于智能预警驱动的柴油机IETM系统关键技术点。其次,针对柴油机连杆衬套滑移,轴瓦磨损两类疑难故障,开展理论建模研究。通过建立相关数学模型,寻找故障典型特征。提出基于SAW（声表面波）无源无线测温技术的柴油机轴瓦磨损类故障预警诊断方法。研制柴油机连杆大小头瓦无线温度传感器,通过故障模拟试验证明该方法的有效性;然后,针对曲轴弯曲微变形这类恶性故障,建立多体动力学模型,通过模拟、仿真、分析其对应的故障特征及敏感参数,探究该类故障预警诊断的有效方法,并通过理论分析与实际故障案例相结合的方式证明该方法可行性;研究基于振动信号自适应的EMD降噪和聚类算法的柴油机运行功率自动识别算法,通过该算法实现对柴油机运行工况的自动识别。在无需增加传感器的前提下,引入柴油机输出功率作为预警诊断参考指标。此外,结合瞬时转速、温度、压力等参数,研究基于多源信息融合的复杂故障预警诊断方法,提高故障预警诊断的准确性。在上述研究成果的基础上,总结柴油机典型故障诊断系统设计方法。并利用实验和工程实际案例数据对系统功能进行验证。最后,研究基于智能预警驱动的IETM设计方法与架构。梳理传统IETM研制流程和编制规范,提出智能预警诊断技术与IETM相结合的实现方案,并给出基于状态智能预警驱动的柴油机IETM总体实现方法和步骤。
王雪松[3]（2020）在《电牵引采煤机分布式控制系统的研究与开发》文中研究指明随着煤炭智能开采从概念逐步且越来越富有内涵地走向工程实践,作为其中最为关键的开采装备——采煤机也必须具备相应的智能化功能。本文立足于作者的工作岗位,结合太重煤机有限公司（以下简称太矿）智能开采装备研发规划,对电牵引采煤机新一代分布式控制系统进行了深入系统的研究和实用产品的开发。首先,根据煤炭智能开采对采煤机的智能化要求,结合太矿采煤机及其控制系统的发展历史、现有水平,以及应对未来智能开采时代的煤机发展战略,对标国际先进水平,制定了新一代电牵引采煤机分布式控制系统的整体架构和功能模块构成:采用32位主、从控制器（主控制器型号DX-M3530,从控制器型号DX-M302）、CAN总线通讯方式的分布式控制模式;将整个控制系统按照功能划分为主控制单元、高压测控单元、本安测控单元、无线4G信号转换模块、本安信号采集模块、传感器单元等,并进行了主控制器的开发及检测检验。第二,研发了分布式电控系统中主要监控模块,用于监测8路PT100温度信号、三轴倾角、环境温湿度等。从该分布式模块的功能需求入手,分析并设计了该模块的硬件电路,具体包括:输入、输出量接口模块、电源模块、MCU控制部分、PT100检测部分、CAN通信部分、环境温湿度检测、倾角检测等,并进行了可靠性测试设计。第三,研究了采煤机状态监测与故障诊断系统并加以实现。状态监测除了常规的电机温度、电流、牵引速度、角度等检测量以外,还通过安装旋转编码器、压力、温度、振动、电缆张力等传感器实现了太矿采煤机更加全面的工况监测,首次实现了太矿采煤机拖曳电缆的张力监测,增强了采煤机机载预警与故障提示功能,故障代码达到了81个;通过新研发的机载数据记录仪,可采集、存储采煤机的110种状态数据,数据记录可长达90天、约90亿条记录;井下实时监测的采煤机通讯状态、关键部位温度、压力及流量值、摇臂角度、煤机位置、记忆截割等数据,通过机载无线通信单元和防爆天线经矿井环网传输至太矿采煤机云端远程运维中心,为后期实现采煤机远程信息融合故障诊断和预测预警奠定了基础。第四,主持设计的基于分布式电控系统的采煤机智能化功能实现突破:首次实现了摇臂高度自动调节、牵引速度自动调节和基于TD-LTE制式的4G采煤机信息无线传输等功能,显着提升了采煤机的智能化水平。
张璐頔[4]（2020）在《燃料电池拖拉机动力系统集成设计与容错控制研究》文中指出我国作为一个农业大国,拖拉机是进行农业生产的主要动力机械,然而传统型燃油拖拉机所带来的燃油消耗和环境污染问题成为了我国节能环保工作重难点。现阶段,纯电动拖拉机作为新型的农业动力机械得到了快速的发展,尽管其解决了传统型燃油拖拉机能源消耗大、排放物污染严重的问题,但由于拖拉机工作环境恶劣多变、作业工况复杂多样,纯电动拖拉机的续航里程、作业功率往往不能满足实际的需求;同时,随着燃料电池动力系统在乘用车上的应用日益增多,其技术日趋成熟,因此,开展燃料电池拖拉机动力系统的研究具有一定的理论意义与实际的应用价值。本文围绕燃料电池拖拉机动力系统的总体设计、部件建模、容错控制、仿真分析主要开展了以下工作:首先,通过分析燃料电池动力系统方案,确定以“燃料电池+蓄电池”型为基础,设计了适用于大型轮式农用拖拉机的双并联式燃料电池混合动力系统;分析了大型农用轮式拖拉机的动力学特性,得出拖拉机在运输、旋耕、犁耕作业工况下的需求,以此为基础进行所设计的动力系统的主要部件——驱动电机、燃料电池、蓄电池的选型与参数匹配设计;参考东方红1804拖拉机变速器,根据不同作业项目的速度要求,确定了燃料电池拖拉机动力系统的变速器档位数及各档位传动比。其次,基于Matlab/simulink与Cruise仿真平台,搭建了燃料电池拖拉机动力系统主要部件模型,如燃料电池模型、蓄电池模型、DC/DC变换器模型、驱动电机及其控制器模型等。在所搭建的整机模型上对三种作业工况进行仿真分析,通过对比东方红1804拖拉机与所设计的燃料电池拖拉机牵引功率特性、牵引效率特性与行驶速度特性的仿真结果,得出参数匹配的结果不仅能够满足燃料电池拖拉机整机性能指标,并且使其性能优于东方红1804拖拉机。再次,通过对燃料电池拖拉机动力系统进行功能的划分,确定容错控制围绕驱动力提供与控制功能展开。搭建了动力系统的控制模型,利用Kalman滤波的方法对状态变量进行观测生成残差,并使用域值法对残差进行分析,判定动力系统中所发生的故障。进而,在此基础上利用越域残差对故障状态重构,实现燃料电池拖拉机动力系统的容错控制。最后,对基于Cruise搭建的三种作业工况下燃料电池拖拉机动力系统模型进行仿真测试,得出无故障模式运行下的燃料电池拖拉机速度特性曲线与牵引力特性曲线;在FCDC/DC 模块中引入故障信号,并添加State observationFDD模块与 State reconstructionFTC模块得到三种作业工况下引入故障模式运行的燃料电池拖拉机动力系统模型,进行仿真测试。仿真结果表明:三种作业工况下,燃料电池拖拉机动力系统发生故障时,通过State observationFDD模块与State reconstructionFTC模块,能够对故障信号进行检测与诊断,并且能够对故障进行及时的修正,满足三种作业工况下燃料电池拖拉机的牵引特性与运动特性,验证了容错控制的有效性与合理性。
张阳[5]（2020）在《钻机车机电液一体化系统性能优化关键技术研究》文中指出钻机车是由机械、电控、液压子系统相互交叉、融合构成的机电液一体化专用钻进施工装备,各子系统间相互作用、相互影响,共同决定了钻机车机电液一体化系统的综合性能。随着浅层油气抽采井、地热井及应急救援井等施工需求的日益增长和钻进工况复杂程度的增加,钻机车机电液一体化系统在机械结构力学性能可靠性、液压流体传动稳定性及电控算法精控性等方面正暴露出越来越多的不足,严重制约了钻机车产业的发展。目前钻机车机电液系统的研究主要集中在机械及液压系统数值仿真、电控系统功能设计等方面,而对机电液综合性能的系统性研究相对欠缺,导致钻机车机械结构应力分布不均、局部应力集中大、超重,液压系统稳定性不足及电控系统自动化水平较低等问题。为解决上述问题,论文开展钻机车机电液系统一体化设计分析,研究提高机械系统结构强度、屈曲稳定性、轻量化特性,提升液压系统稳定响应特性、动力匹配特性,提升电控系统控制算法精度、鲁棒性的关键技术,实现机电液系统综合性能的提升与优化。获得的创新性研究成果如下:（1）研究分析了机械结构工况条件,采用受压阶梯折算法、Newton-Raphson迭代算法及强度理论等数学分析方法与灵敏度分析、响应曲面法、MATLAB-Python-ABAQUS协同仿真、拓扑优化等数值分析方法相结合,基于多参数组合响应设计方法,优化了钻机车机械结构形式,在保证结构稳定性的前提下,实现了机械结构轻量化。（2）采用理论计算和AMESim仿真相结合的方法分析了不同钻进工况下液压动力系统的频域、时域稳定特性,获得了弹簧刚度、阻尼对负载敏感及平衡阀控制系统的影响规律,优选了弹簧刚度和阻尼孔直径参数;针对大惯量液压系统波动大的问题,提出了阻尼半桥抑制震颤的液压系统设计方法;研究了液压管路的振动频率响应及分布参数动态特性,并对管路进行了虚拟样机优化,提升了液压动力系统稳定性和动态响应特性。（3）为满足高效钻进对自动送钻电液控制算法的要求,采用理论建模、AMESim和Simulink协同仿真的方法,分析了传统PID、模糊PID和反馈线性化滑模变结构不同控制算法对阀控非对称液压缸位置跟踪控制的适应性,解决了钻机车电液控制系统非线性和控制精度低的问题,提高了自动送钻过程中电液系统的控制精度、稳定性和响应速度。（4）采用机电液一体化3D协同仿真、型式试验、力学性能检测及现场工程试验测量的方法验证了钻机车机电液系统性能优化的有效性、准确性,实现了理论分析、数值仿真与试验验证的统一。论文的研究提升了钻机车机电液一体化系统稳定性、可靠性等综合性能,可以为钻机车机电液系统设计、优化及自动化水平提升提供理论及技术支撑,对提升钻机车施工可靠性、效率及安全性具有重要的理论意义和工程应用价值。
尹飞飞[6]（2020）在《基于长短期记忆网络的风电传动系统关键部件故障预警》文中研究表明随着全球经济的迅猛发展,世界对于能源的需求也在日益加大,传统的石油、煤炭等能源已日趋递减,后续储备有限,并且对环境的负面影响很大。近年来,世界各国都在积极寻求新能源,其中风能以其绿色、环保、可再生等优点,被各方重点关注。进而风电机组的装机量逐年增大,并由陆地逐步向风能更为丰富的海上发展。不过随着风电行业的快速发展,各种问题也更加凸显出来。例如,随着机组在役的年限增加,其对风能的利用率低、可靠性差、故障频发、维护费用高。因此,在机组运行时,对其进行状态监控、故障预警等运维工作,及时对相关部件进行维护保养,对于风电行业的稳健发展,具有重要的意义。在大数据、信息化、智能化盛行的当下,如何更好得利用风电机组运行过程中产生的海量数据,挖掘数据的状态信息,为每个机组量身定做合适的运维模型,成为风电领域状态监测技术的研究热点和难点。本课题从风电设备故障诊断的需求和问题出发,通过较为深入的分析机组运行的状态和数据特点,基于深度学习中的长短期记忆网络模型,对传动系统关键部件的故障预警展开研究,旨在实现对机组的状态监控和故障预警。论文的主要工作如下:（1）对机组传动系统的关键部件的运行原理和故障发生的类型、原因进行分析,确定以SCADA数据作为搭建模型的数据来源,并对其特点进行归纳总结,为后续的研究方法奠定基础。（2）将齿轮箱的油温故障作为研究对象,研究基于长短期记忆网络的齿轮箱油温故障预警方法。首先,针对SCADA数据的时序相关性,构建长短期记忆网络模型;然后,通过训练筛选出的健康数据,重构齿轮箱油温,建立无监督模型;最后,在线监控齿轮箱数据,当重构误差超过阈值时,进行故障预警。该模型的意义一方面重视数据在时间维度的相关性,另一方面是通过无监督的手段构建模型,解决了因缺少故障数据造成数据不平衡的问题。（3）进一步分析SCADA数据的特点,对SCADA数据进行特征的挖掘,研究基于长短期记忆网络的叶片开裂故障预警方法。首先,一方面,如上文所述,SCADA数据存在时序相关性;另一方面,机组在运行时工况是随时变化的,并且在不同工况中各维特征对最后结果的权重是不同的。针对这两方面的特性,设计一种既能根据工况的不同动态的改变各维特征权重,又能获取数据的时序相关性的网络模型。通过使用经过标记的叶片开裂数据训练模型,实现对叶片开裂的故障预警。最后,通过采用实际的数据和不同的方法验证模型的有效性。（4）针对风电机组传动系统构建故障预警模块,以GUI界面的方式实现模型的数据预处理、模型训练和模型测试几个功能。一方面,对文章所提的方法进行了进一步的验证;另一方面,以GUI界面的交互方式更加直观、方便的对模型进行二次训练和测试。
刘诗源[7]（2020）在《矿井提升机传动系统故障诊断与健康管理关键技术研究》文中研究说明矿井提升机作为连接矿山井下生产系统和地面的关键通道,一旦发生故障,将直接影响矿山生产人员的生命安全和矿井的生产能力。因此,实现矿井提升机的故障诊断与健康管理具有重要意义和巨大经济价值。近年来,随着信号分析方法、数据挖掘以及人工智能技术的不断发展,基于数据驱动的故障诊断方法获得广泛关注,目前已成为实现智能故障诊断的主要研究方向之一。本文以矿井提升机传动系统为研究对象,通过对数据驱动故障诊断方法的国内外研究现状进行分析,研究传动系统中逆变器、轴承和驱动电机三个关键部件的故障诊断方法。由于提升机传动系统结构复杂,还需要在实现零部件故障状态识别后,进一步分析挖掘故障原因。基于数据驱动的故障诊断方法主要针对设备不同故障类型的不同零部件,在不同生命周期与工况条件下,实现故障状态的有效识别,但未能挖掘引发故障的深层次原因。基于本体的故障诊断能够从宏观层面对故障诊断知识进行建模,挖掘引发故障的深层次原因,因此,需研究将基于数据驱动的故障诊断与基于本体的故障诊断相结合,实现从模式识别到故障知识推理与诊断的全过程。针对以上问题开展研究工作,主要内容包括:（1）研究了基于自适应电周期划分和随机森林的NPC三电平逆变器故障诊断方法。基于NPC三电平逆变器的电路及故障分析,提出了一种主要依赖于输出电流信号特性的自适应电周期划分算法（Adaptive Electrical Period Partition,AEPP）,对变化周期的三相电流信号划分电周期,再利用最大重叠离散小波变换（Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform,MODWT）对各电周期信号进行分解,结合Park矢量模（Park’s Vector Modulus,PVM）归一化的低频分量,计算11种统计参数,构建原始统计特征集。基于随机森林分类器构建NPC三电平逆变器开路故障诊断模型,分别采用仿真实验数据和逆变器故障实验平台数据进行实验分析,实验结果表明,在电机变速过程中,所提出的故障诊断模型对变周期三相电流故障信号具有较好诊断性能,能够取得理想的故障诊断准确率。（2）研究了基于敏感特征选取与最大局部边界准则的提升机轴承故障诊断方法。研究基于双树复小波包变换（Dual-Tree Complex Wavelet Packet Transform,DTCWPT）的振动信号分析方法,利用DTCWPT分解振动信号,基于终端节点的重构信号及其Hilbert包络谱,提取统计特征,构成原始特征集。为从高维原始特征集中选取更有利于轴承故障模式识别与分类的敏感特征构建特征子集,提高故障诊断的准确率,提出一种基于特征聚类与特征间相关系数的敏感特征选取方法（Sensitive Features Selection by Feature Clustering and Correlation Coefficient between Features,FSFCC）,对各统计特征的故障状态敏感度进行量化分析,选取敏感度高的特征构建特征子集。为减少高维特征集中冗余和干扰特征,降低计算复杂度,提高数据可分性,提出了一种最大局部边界准则（Maximum Local Margin Criterion,MLMC）的特征降维方法,通过映射变换获得原始高维特征集的低维表达,并提高特征集的判别性能。在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器基础上,结合FSFCC和MLMC,构建OFS-FSFCC-MLMC-SVM轴承故障诊断模型,采用美国凯斯西储大学轴承故障数据与美国Spectra Quest公司的SQI-MFS机械故障综合模拟试验台轴承故障数据进行不同工况下故障诊断实验分析,实验结果表明,FSFCC方法能够有效选取敏感特征,MLMC方法能够降低计算复杂度、减少冗余和干扰特征并提高特征数据集的可分性,使用FSFCC和MLMC能够明显提高诊断模型在不同工况下故障诊断的准确率。（3）研究基于敏感特征迁移学习的提升机轴承故障诊断。针对目前基于数据驱动的故障诊断方法存在的两点局限,（1）多数基于数据驱动的故障诊断模型,是在训练数据集与测试数据集之间具有相同分布的假设下构建的,而工业场景下,变工况设备的测试数据与训练数据存在分布差异,会对实现理想故障诊断性能造成困难。（2）由于实际工业场景下存在变工况与故障的多样性,难以获取足量实际故障状态下的有标签训练样本,在一定程度上限制了智能故障诊断方法在实际工业场景下的应用。因此,在对迁移成分分析（Transfer Component Analysis,TCA）研究的基础上,提出改进TCA（Modified Transfer Component Analysis,MTCA）的特征迁移学习方法,增加了对不同域数据间条件分布差异的考虑和最小化数据类内散度的优化目标,实现降低域间分布差异的同时增强判别性能。在基于DTCWPT的轴承振动信号分析方法和故障敏感特征选取方法FSFCC基础上,结合MTCA方法,构建轴承故障诊断模型OFS-FSFCC-MTCA-SVM。通过实验分析,表明所提出的MTCA方法能够有效降低不同域间分布差异,增强域数据的判别性能,提高使用源域数据训练的故障诊断模型的域适应能力,使故障诊断模型在不同工况下的故障诊断能够取得理想的性能。（4）研究基于类内特征迁移学习与多源信息融合的提升机驱动电机故障诊断。研究基于EEMD的电机故障振动信号与定子电流信号分析方法,选取有效IMF分量,结合包络谱与边际谱分量,提取统计特征,构建原始特征集。在对分层迁移学习（Stratified Transfer Learning,STL）研究的基础上,提出一种改进STL（Modified Stratified Transfer Learning,MSTL）的特征迁移学习方法。分别基于SVM分类器和随机森林分类器构建驱动电机故障诊断模型OFS-MSTL-SVM和OFS-MSTL-RF,采用Spectra Quest公司的SQI-MFS机械故障综合模拟试验台驱动电机故障振动信号和电流信号进行实验分析,实验结果表明,驱动电机在不同工况下,所提出的方法能够有效提高故障诊断准确率,但是不同故障诊断模型利用不同源信号进行故障诊断的性能存在差异,可能存在片面性,因此,提出基于D-S证据融合理论的驱动电机故障诊断框架,在OFS-MSTL-SVM与OFS-MSTL-RF模型基础上,利用D-S证据理论进行决策级融合,融合故障诊断结果表明,所提出的多源信息融合框架能够进一步提高故障诊断准确率。（5）研究将基于数据驱动的故障诊断与基于本体的故障诊断相结合,实现从模式识别到故障知识推理与诊断的全过程。在对提升机传动系统故障诊断知识分析总结基础上,构建故障本体知识库,利用Neo4j图数据库对故障本体知识库进行可视化显示与存储。采用语义映射方法,将基于数据驱动的故障状态识别结果和故障本体知识库中的故障现象实例关联,实现两类方法的优势互补,挖掘引发故障的深层次原因。最后在上述工作的基础上,设计并开发了矿井提升机传动系统故障诊断与健康管理系统,系统包含四个模块,分别是系统操作管理、历史设备故障信息、基于数据驱动的提升机传动系统故障状态识别、基于故障诊断本体知识库的故障原因分析与系统健康管理。
王波[8]（2019）在《生活用纸企业生产和能源智能管理平台的工程设计及应用》文中提出造纸是能源密集型工业,生活用纸的制造是造纸工业的重要组成部分,并直接与人民生活相关。随着生活用纸行业集中度的不断提高和“工业4.0”的提出,从工业数据中提取信息,结合优化算法建立数学模型,进行行业的智能生产和管理,能够提高生活用纸企业的生产管理效率,避免生产过程中的资源分配过量,降低企业生产成本,从而获得环境和经济效益。本文以集团化生活用纸企业为对象,针对其生产过程的现状和特点,建立了生活用纸企业的智能管理平台和能源智能管理平台,并在生产智能管理平台引入了供应链管理系统,对生活用纸行业的供应链管理调度进行优化,并通过实践证明了平台和系统的实际应用价值。本研究总结了典型生活用纸生产过程中原纸生产过程以及后加工过程的特点和工艺流程以及自动化程度,对集团化生活用纸企业的生产过程的具体特征进行分析,包括当前存在的问题,为后续建立平台的需求分析提供依据。以上述特征为基础,研究采用硬件和互联网信息技术结合的方式对生产智能管理平台和能源智能管理平台进行了设计,利用智能优化算法建立数据和优化模型,与工业实际模型结合互补,能够实现设备管理、能源管理、生产过程管理、预警、优化等多项功能。相关平台项目均已应用于多个造纸基地并通过了验收,累计实现节约能源成本约750万元,节约生产成本超过2000万元,并实现了良好的减排成效。部署于生产智能管理平台的供应链管理系统能够实现多工厂多仓库的订单和产品发货的优化调度,该高级排产系统比人工排产的时间缩短6.8%,成本降低4.2%。
许建平[9]（2019）在《制齿生产线设备实时数据采集与监控系统研究与开发》文中认为改革开放以来,中国制造业迅速发展壮大,与此同时人口红利效应却在逐渐消失,以智能化为主题的第四次工业革命浪潮正在席卷整个制造业,制造业信息化、智能制造模式受到越来越广泛的关注。齿轮加工作为一种典型的机械零部件加工,传统按工艺类型布局的手动式、高排放、低能效的单机生产方式难以满足智能制造、绿色环保的齿轮加工要求,现逐步被面向大批量齿轮加工产品布局的自动化制齿生产线生产方式取代,实现制齿生产线上每台设备、生产线控制系统以及整个生产线的实时数据采集和监控有助于提高齿轮加工过程的数字化管控能力,实现产品质量、加工效率、设备利用率的综合提升。为此,本论文对制齿生产线设备实时数据采集与监控系统进行了研究,为齿轮加工企业信息化建设、智能化升级提供一定的理论指导与方法支持。首先,针对制齿生产线设备实时数据采集与监控的需求,构建了一种包含基础支撑层、物理资源层、智能感知层、核心功能层和系统交互层的制齿生产线设备实时数据采集与监控系统体系架构,并给出了其功能结构。然后,对该系统研发过程中涉及的关键技术进行了深入的研究。针对制齿生产线机床设备多源异构、通讯接口繁杂、传感设备通讯协议多样的特点,系统研究了异构机床设备的数据采集技术,设计了一种基于软插件的制齿生产线设备实时数据可配置采集方法,为不同类型的数据源开发对应的通讯软插件,通过统一的数据采集策略配置界面实现制齿生产线设备实时数据的可配置采集、传输、显示和存储,增强了系统的兼容性和可扩展性。针对制齿生产线能效在线监控需求,在对制齿生产线能量源构成和能量源功率获取技术研究基础上,从机床设备层,生产线层建立了制齿生产线两级能效监控指标体系,并给出了相关指标的计算模型,为制齿生产线的能效监控提供支持。最后,基于上述系统架构及关键实现技术,结合某集团轿车齿轮制齿生产线实际情况进行了制齿生产线设备实时数据采集与监控系统的开发和初步应用,该系统可以实现制齿生产线设备生产运行状态信息的实时采集和监控,有助于提升齿轮加工车间信息化水平,对促进传统齿轮加工企业的数字化升级和智能化转型具有重要的实用价值。
赵霖[10]（2019）在《独立驱动电动汽车底盘博弈协调与驱动容错控制》文中研究指明由于传统燃油汽车会造成严重的环境污染和能源危机,而电动汽车在环保和节能方面有着燃油汽车不可比拟的优势,其中,四轮独立驱动电动汽车各个车轮的运动状态独立可控,易于实现更加复杂的控制,因此逐渐成为当今研究的热点。由于四轮独立驱动电动汽车各个车轮之间无硬性机械连接,而且其驱/制动力矩独立可控,所以具有更多的可控自由度,这给车辆的稳定性协调控制带来了巨大的挑战。同时,随着执行器数量的增加,其出现故障的概率也明显增加,所以其安全控制问题成为汽车领域关注的热点。本文针对电动汽车的稳定性协调控制和驱动失效问题,分别利用博弈理论和模型预测控制理论,围绕电动汽车的侧向稳定控制和驱动失效容错控制进行了一系列研究,其中主要研究工作包括以下几点:（1）四轮独立驱动电动汽车系统动力学建模。以CarSim中传统车B-Class Car为原型车进行电动汽车改造,通过CarSim和MATLAB/Simulink软件联合的方式建立具有线控制/驱动和转向的电动汽车的整车模型,并对所建立的模型进行仿真验证;（2）基于非合作博弈理论的侧向稳定性控制研究。针对四轮独立驱动电动汽车的过驱动结构,提出了一种基于非合作博弈的分层式控制结构,其分为上下两层。其中上层控制器分别基于Nash和Stackelberg博弈理论进行稳定性控制策略的设计,并基于控制策略得到相应的控制行为。下层控制器利用拉格朗日乘子优化算法将上层控制器的虚拟控制量（附加横摆力矩）进行优化分配;（3）基于合作博弈理论的侧向稳定性控制研究。采用相似的双层式分层控制结构,其中上层控制器基于合作博弈理论进行稳定性控制策略的设计,并基于该策略得到相应的虚拟控制行为。在下层控制器中采用序列二次规划（SQP）优化分配算法将上层控制策略的虚拟控制行为（附加横摆力矩）分配到各车轮执行器;（4）基于模型预测（MPC）的驱动容错控制研究。首先建立面向MPC的包含横向、纵向、横摆运动的三自由度车辆动力学控制模型。然后,以减小车辆的质心侧偏角和横摆角速度偏差为目标设计成本函数,并对控制器输出建立约束条件。同时,在车辆发生故障后对车辆控制结构进行重构化表达,并利用所建立的重构预测模型对车辆的未来运行状态和输出进行估计。最后,利用二次规划优化算法对所建立的多约束优化问题进行滚动时域求解。最后通过CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真,对所设计控制策略的有效性进行验证。研究结果表明,基于非合作和合作博弈所设计的车辆稳定性控制策略能够在极限工况下将车辆控制在相对稳定的状态。其中,在高速低附着的双移线工况下,相对于经典的LQR控制,合作博弈控制将车辆的质心侧偏角峰值减小了63.1%。同时,基于MPC所设计的容错控制器能够在车辆左前轮失效的工况下,通过功能冗余的健康转向和驱/制动系统将车辆控制在安全的状态。
二、利用集成故障诊断系统提高传动系统的利用率（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利用集成故障诊断系统提高传动系统的利用率（论文提纲范文）
（1）高速精密电主轴转子失衡识别及主动平衡研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究动态及发展趋势 |
| 1.2.1 转子故障诊断方法 |
| 1.2.2 电主轴故障诊断技术 |
| 1.2.3 电主轴在线主动平衡技术 |
| 1.3 研究内容及总体方案 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 总体方案 |
| 2 电主轴选型设计及系统集成 |
| 2.1 电主轴结构及特点 |
| 2.2 电主轴选型设计 |
| 2.3 电主轴系统集成 |
| 2.4 主轴模态测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 电主轴转子失衡故障识别 |
| 3.1 转子失衡故障机理 |
| 3.2 振动信号特征提取 |
| 3.3 振动图像特征提取 |
| 3.3.1 灰度图像纹理分析方法 |
| 3.3.2 对称极坐标图像纹理分析方法 |
| 3.3.3 EMD-PWVD振动时频图像能量分析方法 |
| 3.4 基于图像特征的FCM聚类识别 |
| 3.5 失衡故障识别试验 |
| 3.5.1 振动信号识别试验 |
| 3.5.2 振动图像识别试验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 电主轴在线主动平衡装置及系统设计 |
| 4.1 在线主动平衡原理 |
| 4.2 在线主动平衡装置设计 |
| 4.2.1 总体传动方案 |
| 4.2.2 机械结构及参数设计 |
| 4.2.3 平衡能力设计 |
| 4.3 在线主动平衡装置控制研究 |
| 4.4 平衡系统设计及试验 |
| 4.4.1 在线主动平衡方法 |
| 4.4.2 在线主动平衡系统设计 |
| 4.4.3 平衡性能试验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 电主轴失衡故障识别与主动平衡软件开发 |
| 5.1 在线主动平衡系统软件开发 |
| 5.1.1 软件方案 |
| 5.1.2 软件开发 |
| 5.2 软件功能验证 |
| 5.3 软件应用验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 柴油机故障传统监测诊断方法概况 |
| 1.2.2 柴油机故障智能监测诊断技术研究概况 |
| 1.2.3 IETM技术发展概况 |
| 1.3 前人的研究成果 |
| 1.3.1 柴油机监测诊断方面研究成果 |
| 1.3.2 智能诊断技术研究成果 |
| 1.3.3 IETM技术研究成果 |
| 1.4 论文结构与内容安排 |
| 第二章 柴油机典型机械故障分类与预警诊断技术 |
| 2.1 柴油机典型机械故障分类及其特征信号 |
| 2.1.1 柴油机典型机械故障分类 |
| 2.1.2 柴油机典型机械故障特征信号类型 |
| 2.2 柴油机典型机械故障监测预警方法 |
| 2.2.1 基于统计特征参量分析的时域信号监测预警方法 |
| 2.2.2 基于振动信号角域分析的故障诊断预警方法 |
| 2.2.3 基于振动信号时频分析的故障监测预警方法 |
| 2.2.4 基于振动信号自适应的EMD智能预警方法 |
| 2.2.5 基于K近邻的柴油机故障识别预警方法 |
| 2.3 柴油机故障预警诊断技术难点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 柴油机连杆轴瓦故障监测预警方法研究 |
| 3.1 连杆小头衬套滑移故障 |
| 3.1.1 连杆小头衬套滑移故障机理 |
| 3.1.2 连杆小头衬套滑移故障特征与监测难点分析 |
| 3.2 连杆轴瓦磨损故障 |
| 3.2.1 连杆轴瓦磨损故障类型与传统监测方法 |
| 3.2.2 连杆轴瓦磨损故障特征 |
| 3.3 基于SAW无线测温技术的轴瓦磨损类故障预警与诊断方法研究 |
| 3.3.1 SAW无源无线测温原理 |
| 3.3.2 基于SAW的连杆轴瓦温度传感器的设计 |
| 3.3.3 信号处理装置的设计 |
| 3.3.4 软件系统的设计 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 高速单缸机配机试验 |
| 3.4.2 轴瓦磨损故障模拟试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 柴油机曲轴弯曲微变形故障诊断方法研究 |
| 4.1 曲柄连杆简化模型的理论分析计算 |
| 4.1.1 曲柄连杆力学模型分析 |
| 4.1.2 曲柄模型简化 |
| 4.1.3 横向力作用下曲轴受力分析 |
| 4.1.4 弯曲形变对于横向力作用下曲轴受力影响 |
| 4.2 基于多体动力学仿真的故障特征研究 |
| 4.2.1 模型建立与参数设置 |
| 4.2.2 仿真过程 |
| 4.2.3 仿真结果分析 |
| 4.3 曲轴弯曲微变形故障监测预警方法 |
| 4.4 故障案例验证 |
| 4.4.1 传感器与测点布置 |
| 4.4.2 故障现象描述 |
| 4.4.3 数据分析与故障诊断结论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 柴油机典型机械故障智能预警诊断系统设计 |
| 5.1 基于缸盖振动信号概率密度分布的柴油机输出功率识别算法 |
| 5.1.1 缸盖振动信号截止滤波预处理 |
| 5.1.2 基于自适应EMD分解的缸盖振动信号处理方法研究 |
| 5.1.3 基于振动速度概率密度分布的功率识别方法 |
| 5.2 基于改进KNN的柴油机故障报警阈值动态自学习算法 |
| 5.2.1 训练集的构建 |
| 5.2.2 K值的确定 |
| 5.2.3 报警阈值动态学习方法 |
| 5.3 柴油机在线监测预警系统设计 |
| 5.3.1 系统总体设计 |
| 5.3.2 硬件方案 |
| 5.3.3 软件方案 |
| 5.4 工程应用案例 |
| 5.4.1 故障情况 |
| 5.4.2 报警信息与监测数据分析 |
| 5.4.3 故障原因探究 |
| 5.4.4 结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于智能预警驱动的柴油机IETM架构设计 |
| 6.1 IETM平台的功能模块 |
| 6.1.1 多媒体制作工具 |
| 6.1.2 XML编辑器 |
| 6.1.3 公共源数据库 |
| 6.1.4 发布引擎 |
| 6.1.5 浏览器 |
| 6.2 标准IETM内容模块 |
| 6.3 IETM的开发流程 |
| 6.3.1 数据模块编码 |
| 6.3.2 数据模块需求列表(DMRL)编制 |
| 6.4 基于智能预警驱动的柴油机IETM架构设计 |
| 6.4.1 架构设计 |
| 6.4.2 具体实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论与成果 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（3）电牵引采煤机分布式控制系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论(Introduction) |
| 1.1 世界电牵引采煤机发展概述(Development of the World Electric Haulage Shearer) |
| 1.2 太矿电牵引采煤机及其电控系统的发展历程(Development History of the Company's Electric Haulage Shearer and its Electronic Control System) |
| 1.3 电牵引采煤机及其控制系统的未来发展趋势(Future Development Trend of Electric Haulage Shearer and its Control System) |
| 1.4 本文主要研究内容(The Main Work of this Article) |
| 2 采煤机分布式控制系统的架构设计与开发(Research and Development of Distributed Control System for Shearer) |
| 2.1 采煤机分布式控制系统的总体架构(The Overall Architecture of the Distributed Control System of the Shearer) |
| 2.2 采煤机分布式控制网络模型(Distributed Control Network Model for Coal Shearer) |
| 2.3 采煤机分布式电控系统总体功能设计( The Overall Functional Design of Shearer Distributed Electronic Control System) |
| 3 基于CAN总线的控制器的研发与检测(Development and Test of CAN Bus Controller) |
| 3.1 可编程逻辑控制器PLC的应用经验(Experience in PLC Application) |
| 3.2 主控制器的技术参数(Technical Parameters of the Master Controller) |
| 3.3 从控制器的技术参数(Technical Parameters of the Secondary Controller) |
| 3.4 控制器软件设计(Software Design of Controller) |
| 3.5 控制器的可靠性(The Reliability of the Controller is Defined) |
| 3.6 控制器的检测及检验(Controller Test and Inspection) |
| 4 分布式监控模块的开发(Development of Distributed Monitoring Module) |
| 4.1 分布式模块的研究(The Research of the Distributed Module) |
| 4.2 分布式模块的可靠性测试(Reliability Testing of Distributed Modules) |
| 5 状态监测与故障诊断系统研究(Research on Multi-sensor Information Fusion Technology and Fault Diagnosis) |
| 5.1 采煤机故障及诊断技术存在的主要问题(Main Problems of Shearer Fault and Diagnosis Technology) |
| 5.2 基于CAN总线的采煤机状态监测及故障诊断系统设计与研制(Design and Development of a Shearer Condition Monitoring and Fault Diagnosis System Based on CAN Bus) |
| 5.3 采煤机远程诊断系统设计(Design of the Remote Diagnosis System of the Shearer) |
| 6 采煤机智能化功能设计与实现(Intelligent Design of Distributed Control System Based on Shearer) |
| 6.1 滚筒高度自动调节技术(Roller Height Automatic Adjustment Technology) |
| 6.2 牵引速度自动调节技术(Automatic Haulage Speed Adjustment Technology) |
| 6.3 基于地理信息系统(GIS)的采煤机定位与煤层识别技术(Shearer Positioning and Coal Seam Identification Technology Based on Geographic Information System (GIS)) |
| 6.4 基于TD-LTE制式的采煤机无线数据传输系统(Wireless Data Transmission System of Shearer Based on TD-LTE) |
| 7 结论与展望(Conclusion and Expectation ) |
| 7.1 结论(Conclusion) |
| 7.2 展望(Expectation) |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）燃料电池拖拉机动力系统集成设计与容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 电动拖拉机国内外研究现状 |
| 1.3 容错控制国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 燃料电池拖拉机动力系统的总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 大型农用轮式拖拉机动力需求分析 |
| 2.3 燃料电池拖拉机动力系统方案设计 |
| 2.4 双并联式燃料电池混合动力系统部件选型 |
| 2.5 双并联式燃料电池混合动力系统部件参数匹配 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 燃料电池拖拉机动力系统建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 动力系统主要部件建模 |
| 3.3 AVLCruise仿真建模介绍 |
| 3.4 AVL Cruise搭建拖拉机整机仿真模型 |
| 3.5 仿真验证参数匹配的结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于Kalman滤波的燃料电池拖拉机动力系统容错控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 燃料电池拖拉机动力系统功能分析 |
| 4.3 燃料电池拖拉机动力系统故障诊断与容错控制的滤波方法 |
| 4.4 燃料电池拖拉机动力系统控制模型搭建 |
| 4.5 燃料电池拖拉机动力系统状态估计 |
| 4.6 燃料电池拖拉机动力系统的残差生成与故障检测 |
| 4.7 利用状态重构实现燃料电池拖拉机动力系统的容错控制 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 燃料电池拖拉机动力系统性能仿真分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 运输作业工况下性能仿真分析 |
| 5.3 旋耕作业工况下性能仿真分析 |
| 5.4 犁耕作业工况下性能仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（5）钻机车机电液一体化系统性能优化关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题来源 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 国内外钻机车概述 |
| 1.3.2 钻机车机电液一体化系统集成原理 |
| 1.3.3 钻机车机电液系统研究现状 |
| 1.4 研究思路与技术路线 |
| 2 钻机车机电液系统一体化集成 |
| 2.1 钻机车机电液一体化系统组成 |
| 2.2 机械系统 |
| 2.2.1 给进装置结构型式 |
| 2.2.2 动力头 |
| 2.3 液压动力系统 |
| 2.3.1 动力机选型 |
| 2.3.2 液压系统总体集成方案 |
| 2.3.3 液压元件选型 |
| 2.3.4 给进液压系统回路 |
| 2.3.5 动力头回转液压系统回路 |
| 2.3.6 液压系统集成 |
| 2.4 电控系统开发 |
| 2.4.1 电控系统功能实现 |
| 2.4.2 电控系统原理及功能模块 |
| 2.4.3 电控系统集成 |
| 2.5 机电液一体化系统集成 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 机械结构力学分析与性能优化 |
| 3.1 机械结构性能对机电液系统特性影响 |
| 3.2 极限载荷下给进装置力学性能分析 |
| 3.2.1 给进液压缸稳定性分析 |
| 3.2.2 一级给进桅杆强度分析 |
| 3.2.3 二级给进桅杆强度分析 |
| 3.3 给进装置机械结构优化及轻量化 |
| 3.3.1 机械结构优化方法及数学模型 |
| 3.3.2 基于响应面法的二级给进桅杆机械结构优化 |
| 3.4 变幅机构拓扑优化及轻量化设计 |
| 3.4.1 变幅机构力学分析 |
| 3.4.2 变幅机构支撑座拓扑结构优化 |
| 3.5 动力头力学特性分析 |
| 3.5.1 减速箱齿轮强度校核 |
| 3.5.2 动力头箱体结构有限元分析 |
| 3.6 整机稳定性分析 |
| 3.6.1 行驶时抗倾覆稳定性分析 |
| 3.6.2 钻进时整机稳定性分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 液压系统稳定性及动力匹配特性研究与优化 |
| 4.1 液压系统稳定性影响因素分析及性能优化 |
| 4.1.1 负载敏感泵稳定输出特性研究 |
| 4.1.2 负载敏感多路阀阀控特性研究与优化 |
| 4.1.3 给进液压缸负载平衡回路稳定性分析与优化 |
| 4.2 液压管路对系统稳定性影响研究及管路优化 |
| 4.2.1 液压管路对系统稳定性影响频域分析 |
| 4.2.2 液压管路对系统稳定性影响时域分析 |
| 4.2.3 基于虚拟样机的液压管路优化 |
| 4.3 液压系统动力匹配特性研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 钻机车自动送钻控制算法研究与优化 |
| 5.1 PID控制算法 |
| 5.2 模糊PID复合控制算法 |
| 5.3 反馈线性化滑模变结构控制算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 机电液一体化系统性能协同仿真分析及试验验证 |
| 6.1 ADAMS-AMESim-Simulink机电液一体化3D协同仿真 |
| 6.2 钻机车型式试验 |
| 6.3 关键机械结构力学性能实验测量分析 |
| 6.3.1 接触式电阻应变片测量 |
| 6.3.2 非接触式三维数字散斑测量 |
| 6.4 现场工程试验 |
| 6.4.1 回转液压系统性能测试 |
| 6.4.2 给进系统性能测试 |
| 6.4.3 动力系统性能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于长短期记忆网络的风电传动系统关键部件故障预警（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电传动系统状态监测方法研究现状 |
| 1.2.2 数据驱动的风电传动系统故障诊断方法研究现状 |
| 1.3 研究现状分析与总结 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 风电传动系统关键部件故障与SCADA数据分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风电机组传动系统基本结构与运行原理 |
| 2.3 传动系统关键部件故障分析 |
| 2.3.1 叶片故障 |
| 2.3.2 齿轮箱故障 |
| 2.3.3 主轴承故障 |
| 2.3.4 发电机故障 |
| 2.4 风电机组SCADA系统 |
| 2.4.1 SCADA系统 |
| 2.4.2 SCADA监测数据特点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于长短期记忆网络的风电机组齿轮箱故障预警 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 循环神经网络原理 |
| 3.2.1 RNN网络原理 |
| 3.2.2 LSTM网络原理 |
| 3.3 基于LSTM网络的故障预警方法研究 |
| 3.3.1 LSTM网络模型构建 |
| 3.3.2 基于LSTM网络模型的故障预警流程 |
| 3.3.3 模型阈值设定 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 实验数据说明 |
| 3.4.2 LSTM网络模型参数选择 |
| 3.4.3 模型对比与实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于长短期记忆网络的风电机组叶片故障预警 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 风电机组运行工况分析 |
| 4.3 基于TSALSTM的风电机组叶片开裂故障方法研究 |
| 4.3.1 自注意力机制 |
| 4.3.2 时空注意力长短期记忆网络方法研究 |
| 4.4 基于TSALSTM模型的叶片开裂故障预警流程 |
| 4.4.1 SCADA数据处理 |
| 4.4.2 故障预警流程 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 实验数据说明 |
| 4.5.2 模型参数选择 |
| 4.5.3 模型对比与实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 风电传动系统故障预警模块设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 故障预警模块总体方案设计 |
| 5.3 故障预警模块主要功能介绍 |
| 5.3.1 用户管理 |
| 5.3.2 数据预处理 |
| 5.3.3 模型训练 |
| 5.3.4 模型测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（7）矿井提升机传动系统故障诊断与健康管理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 机械设备故障诊断方法分类 |
| 1.2.1 基于分析模型的故障诊断方法 |
| 1.2.2 基于定性经验知识的故障诊断方法 |
| 1.2.3 基于数据驱动的故障诊断方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与创新之处 |
| 1.4.1 研究内容安排 |
| 1.4.2 创新之处 |
| 2 基于自适应电周期划分和随机森林的NPC三电平逆变器故障诊断 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 三电平逆变器的电路及故障分析 |
| 2.2.1 矿井提升机变频器的结构 |
| 2.2.2 三电平逆变器的故障分析 |
| 2.3 逆变器故障信号预处理与自适应电周期划分 |
| 2.4 基于MODWT的信号处理与特征提取 |
| 2.4.1 帕克矢量模 |
| 2.4.2 小波变换 |
| 2.4.3 最大重叠离散小波变换 (Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform,MODWT) |
| 2.4.4 特征提取 |
| 2.5 随机森林分类器 |
| 2.5.1 随机森林原理 |
| 2.5.2 随机森林算法 |
| 2.6 基于自适应电周期划分与随机森林的NPC三电平逆变器故障诊断框架 |
| 2.7 实验验证 |
| 2.7.1 实验设置 |
| 2.7.2 实验分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 基于敏感特征选取与最大局部边界准则的提升机轴承故障诊断 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 轴承故障诊断机理 |
| 3.3 基于DTCWPT的轴承故障信号处理 |
| 3.3.1 DTCWPT |
| 3.3.2 Hilbert包络谱与边际谱 |
| 3.4 基于特征聚类与特征间相关系数的敏感特征选取 |
| 3.4.1 k-means聚类算法 |
| 3.4.2 皮尔逊相关系数 |
| 3.4.3 敏感特征选取方法 |
| 3.5 最大局部边界准则的特征降维方法 |
| 3.5.1 LDA |
| 3.5.2 LFDA |
| 3.5.3 MMC |
| 3.5.4 最大局部边界准则 |
| 3.6 支持向量机 |
| 3.7 基于敏感特征选取与最大局部边界准则的轴承故障诊断框架 |
| 3.8 实验验证 |
| 3.8.1 基于美国凯斯西储大学轴承数据实验设置 |
| 3.8.2 基于美国凯斯西储大学轴承数据实验分析 |
| 3.8.3 基于SQI-MFS轴承数据实验设置 |
| 3.8.4 基于SQI-MFS轴承数据实验分析 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 基于敏感特征迁移学习的提升机轴承故障诊断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 迁移成分分析 |
| 4.3 改进迁移成分分析的特征迁移学习 |
| 4.4 基于敏感特征迁移学习的轴承故障诊断框架 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.5.1 基于美国凯斯西储大学轴承数据实验分析 |
| 4.5.2 基于SQI-MFS轴承数据实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于类内特征迁移学习与多源信息融合的提升机驱动电机故障诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电机故障类型与信号特性分析 |
| 5.2.1 异步电机常见故障类型分析 |
| 5.2.2 异步电机常见故障信号特性分析 |
| 5.3 基于EEMD的电机故障信号处理 |
| 5.3.1 EMD |
| 5.3.2 EEMD |
| 5.4 改进分层迁移学习的类内特征迁移学习 |
| 5.4.1 分层迁移学习 |
| 5.4.2 改进分层迁移学习 |
| 5.5 基于类内特征迁移学习的驱动电机故障诊断 |
| 5.5.1 故障诊断框架 |
| 5.5.2 实验设置 |
| 5.5.3 实验分析 |
| 5.6 基于D-S证据融合理论的驱动电机故障诊断 |
| 5.6.1 D-S证据理论基本概念 |
| 5.6.2 D-S证据理论基本过程 |
| 5.6.3 基于D-S证据融合理论的驱动电机故障诊断框架 |
| 5.6.4 实验分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 矿井提升机传动系统故障诊断与健康管理系统 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 提升机传动系统故障知识表示 |
| 6.2.1 本体概述 |
| 6.2.2 提升机传动系统故障知识分析 |
| 6.3 基于本体和故障信号分析的语义映射方法 |
| 6.3.1 概念模型 |
| 6.3.2 数学模型 |
| 6.3.3 语义映射方法 |
| 6.4 提升机传动系统故障本体知识库的创建 |
| 6.4.1 知识图谱与图数据库 |
| 6.4.2 提升机传动系统故障本体知识库构建 |
| 6.5 系统总体设计与应用 |
| 6.5.1 系统功能模块 |
| 6.5.2 软件开发与系统应用 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）生活用纸企业生产和能源智能管理平台的工程设计及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 工业智能化 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 流程工业智能管理平台的研发与应用现状 |
| 1.2.2 流程工业生产管理平台的应用现状 |
| 1.2.3 流程工业能源管理平台的应用现状 |
| 1.2.4 流程工业供应链管理平台的应用现状 |
| 1.2.5 流程工业智能化技术的研究现状 |
| 1.3 拟解决的关键工程问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 第二章 集团化生活用纸企业生产过程特征和现状 |
| 2.1 典型的生活用纸生产过程 |
| 2.1.1 原纸生产过程的特点和工艺条件 |
| 2.1.2 后加工过程的特点和工艺条件 |
| 2.1.3 生活用纸生产过程自动化 |
| 2.2 集团化生活用纸企业的生产过程特征和现状 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 生产智能管理平台设计及工程应用 |
| 3.1 平台架构设计 |
| 3.1.1 多工厂管理架构 |
| 3.1.2 数据架构 |
| 3.2 平台功能设计 |
| 3.2.1 数据采集与设备监视 |
| 3.2.2 物料管理 |
| 3.2.3 设备效率管理 |
| 3.2.4 质量管理 |
| 3.2.5 生产信息统计 |
| 3.3 生产智能管理平台应用实践及其效果 |
| 3.3.1 设备状态监视 |
| 3.3.2 物料管理 |
| 3.3.3 设备效率监测 |
| 3.3.4 产品质量管理 |
| 3.3.5 生产信息管理 |
| 3.3.6 其他工程应用成果 |
| 3.3.7 项目验收 |
| 3.3.8 项目效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 能源智能管理平台设计及工程应用 |
| 4.1 能源智能管理平台的工程设计及工程实施 |
| 4.1.1 主要建设内容与规模 |
| 4.1.2 技术路线与特点 |
| 4.1.3 系统功能与平台架构的设计 |
| 4.1.4 系统建设的评价指标 |
| 4.2 能源智能管理平台应用实践 |
| 4.2.1 工厂节能成效 |
| 4.2.2 项目验收 |
| 4.2.3 项目效果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于生产智能管理平台的供应链管理应用实践 |
| 5.1 新零售时代的供应链管理的机遇和挑战 |
| 5.1.1 新零售时代的供应链管理的机遇 |
| 5.1.2 新零售时代的供应链管理的挑战 |
| 5.1.3 生活用纸企业供应链的机遇分析 |
| 5.2 供应链管理平台的工程设计 |
| 5.2.1 进阶生产规划及排程(APS)系统设计 |
| 5.2.2 多仓库调度自动分单系统的工程设计 |
| 5.2.2.1 优化模型设计 |
| 5.2.2.2 系统应用效果对比 |
| 5.3 APS系统应用实践 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）制齿生产线设备实时数据采集与监控系统研究与开发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 齿轮加工研究现状 |
| 1.2.2 生产线设备实时数据采集与监控研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状分析 |
| 1.3 论文研究的意义和课题来源 |
| 1.3.1 论文研究的目的及意义 |
| 1.3.2 课题来源及项目支撑 |
| 1.4 论文研究内容安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 制齿生产线设备实时数据采集与监控系统总体方案设计 |
| 2.1 制齿生产线设备实时数据采集与监控系统需求分析 |
| 2.1.1 齿轮加工生产特点分析 |
| 2.1.2 制齿生产线设备实时数据采集与监控系统的需求 |
| 2.2 制齿生产线设备实时数据采集通信协议介绍与组网设计 |
| 2.2.1 TCP/IP协议 |
| 2.2.2 串行通信协议 |
| 2.2.3 制齿生产线设备组网设计 |
| 2.3 制齿生产线设备实时数据采集与监控系统的体系架构设计 |
| 2.4 制齿生产线设备实时数据采集与监控系统的功能设计 |
| 2.4.1 系统功能体系设计 |
| 2.4.2 功能模块详细设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 制齿生产线设备实时数据采集与监控系统关键技术研究 |
| 3.1 制齿生产线设备实时数据可配置采集技术 |
| 3.1.1 制齿生产线数据源分析 |
| 3.1.2 制齿生产线异构数控机床实时数据采集技术 |
| 3.1.3 基于软插件的制齿生产线设备实时数据可配置采集方法 |
| 3.2 制齿生产线设备能量源功率获取与能效监控技术 |
| 3.2.1 制齿生产线能量源构成和能效分析 |
| 3.2.2 制齿生产线设备能量源功率获取技术与能效监控 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 制齿生产线设备实时数据采集与监控系统开发 |
| 4.1 系统开发简介 |
| 4.1.1 系统开发平台选择 |
| 4.1.2 系统开发技术路线 |
| 4.2 制齿生产线设备实时数据采集与监控系统实现 |
| 4.2.1 系统数据库设计 |
| 4.2.2 系统开发与功能实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
| B 作者在攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| C 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| D.作者在攻读硕士学位期间获得的奖励目录 |
| E 学位论文数据集 |
| 致谢 |
（10）独立驱动电动汽车底盘博弈协调与驱动容错控制（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 底盘协调控制研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 底盘容错控制研究现状 |
| 1.3.1 被动容错控制 |
| 1.3.2 主动容错控制 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 基于CarSim的线控电动汽车整车动力学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 CarSim软件简介 |
| 2.3 整车模型基本结构 |
| 2.4 线控电动汽车动力学建模 |
| 2.4.1 转向系统建模 |
| 2.4.2 动力传动系统模型 |
| 2.4.3 车体模型 |
| 2.4.4 轮胎模型 |
| 2.4.5 悬架模型 |
| 2.4.6 电机模型 |
| 2.5 CarSim整车模型与Simulink仿真接口设置 |
| 2.6. 四轮独立驱动电动汽车模型验证 |
| 2.6.1 正弦转向输入工况 |
| 2.6.2 阶跃转向输入工况 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于非合作博弈的整车稳定性控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非合作博弈理论 |
| 3.2.1 博弈理论控制模型 |
| 3.2.2 非合作反馈Nash均衡博弈 |
| 3.2.3 非合作Stackelberg博弈 |
| 3.3 整体控制策略 |
| 3.4 基于非合作博弈的上层控制器设计 |
| 3.4.1 基于Nash博弈的上层控制器设计 |
| 3.4.2 基于Stackelberg博弈的上层控制器设计 |
| 3.5 基于拉格朗日乘子法的下层控制器设计 |
| 3.6 仿真验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于合作博弈的整车稳定性协调控制器 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 合作博弈理论概述 |
| 4.3 基于合作博弈的上层控制器设计 |
| 4.4 基于序列二次规划的驱动力分配 |
| 4.4.1 序列二次规划概述 |
| 4.4.2 基于序列二次规划的下层控制器设计 |
| 4.5 仿真验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于模型预测控制的车辆驱动容错控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型预测控制原理 |
| 5.3 模型预测控制策略设计 |
| 5.4 动力学控制模型和参考模型 |
| 5.4.1 动力学控制模型 |
| 5.4.2 参考模型 |
| 5.4.3 MPC控制规则及状态空间模型建立 |
| 5.4.4 模型预测控制求解 |
| 5.5 仿真试验与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目目录 |
| C. 学位论文数据集 |
| 致谢 |
四、利用集成故障诊断系统提高传动系统的利用率（论文参考文献）
- [1]高速精密电主轴转子失衡识别及主动平衡研究[D]. 邵偲洁. 西安科技大学, 2020(01)
- [2]基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用[D]. 高志龙. 北京化工大学, 2020(01)
- [3]电牵引采煤机分布式控制系统的研究与开发[D]. 王雪松. 中国矿业大学, 2020(03)
- [4]燃料电池拖拉机动力系统集成设计与容错控制研究[D]. 张璐頔. 山东科技大学, 2020(06)
- [5]钻机车机电液一体化系统性能优化关键技术研究[D]. 张阳. 煤炭科学研究总院, 2020(03)
- [6]基于长短期记忆网络的风电传动系统关键部件故障预警[D]. 尹飞飞. 燕山大学, 2020(01)
- [7]矿井提升机传动系统故障诊断与健康管理关键技术研究[D]. 刘诗源. 中国矿业大学(北京), 2020(01)
- [8]生活用纸企业生产和能源智能管理平台的工程设计及应用[D]. 王波. 华南理工大学, 2019(06)
- [9]制齿生产线设备实时数据采集与监控系统研究与开发[D]. 许建平. 重庆大学, 2019
- [10]独立驱动电动汽车底盘博弈协调与驱动容错控制[D]. 赵霖. 重庆大学, 2019