我們提供以下數(shù)控機(jī)床設(shè)備故障診斷與智能維護(hù)系統(tǒng)套件：機(jī)床滾珠絲杠故障測(cè)試臺(tái)+機(jī)床健康智能維護(hù)系統(tǒng)MTAgent（提供系統(tǒng)與代碼（非免費(fèi)））。

歡迎裝備智能維護(hù),、設(shè)備故障診斷,、制造過(guò)程質(zhì)量控制、人工智能,、機(jī)器視覺(jué),、缺陷檢測(cè)、智能物聯(lián)系統(tǒng)等智能制造方面的項(xiàng)目協(xié)作,、系統(tǒng)研制開(kāi)發(fā),、實(shí)驗(yàn)室建設(shè)、數(shù)據(jù)測(cè)試服務(wù),、測(cè)試臺(tái)定制等合作,歡迎各位來(lái)電來(lái)信聯(lián)系。

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1.機(jī)床滾珠絲杠故障測(cè)試臺(tái)ScrewTB-1

實(shí)驗(yàn)對(duì)象：數(shù)控機(jī)床滾珠絲杠傳動(dòng)系統(tǒng)

采集信號(hào)：振動(dòng)加速度信號(hào),，電流信號(hào)，扭矩信號(hào)

功能：

? 不同工況負(fù)載條件下絲杠軸-絲杠副故障診斷研究

? 不同工況負(fù)載條件下軸承故障診斷研究

試驗(yàn)臺(tái)：

關(guān)鍵部件參數(shù)：

采集配件列表：

可完成實(shí)驗(yàn)：

表1 工況描述

?不同工況負(fù)載條件下絲杠軸-絲杠副故障診斷研究

絲杠軸-絲杠副共有六種故障類(lèi)型,，包括健康、絲杠副滾珠磨損,、絲杠副滾道磨損,、絲杠軸不對(duì)中、絲杠軸彎曲,、絲杠軸破裂,。每種故障類(lèi)型的描述見(jiàn)表2

表2 絲杠-絲杠副故障類(lèi)型描述

?不同工況負(fù)載條件下軸承故障診斷研究

軸承共有三種故障類(lèi)型,，包括內(nèi)圈故障,、外圈故障、滾動(dòng)體故障,。其中內(nèi)圈和外圈故障加工方式為線切割加工,，滾動(dòng)體故障為電火花打點(diǎn)加工。每種故障類(lèi)型的描述見(jiàn)表3

表3 絲杠故障類(lèi)型描述

2. 數(shù)控機(jī)床設(shè)備故障診斷與智能維護(hù)系統(tǒng)MTAgent

數(shù)控機(jī)床設(shè)備故障診斷與智能維護(hù)系統(tǒng)MTAgent融合了目前各種先進(jìn)的信息智能分析算法以工具箱的方式,，采用了一種開(kāi)發(fā)的,、模塊化的結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)信號(hào)各種分析處理，采用Python編程語(yǔ)言,，滿足不同平臺(tái)需求(包括Windows,、Linux),。數(shù)控機(jī)床設(shè)備故障診斷與智能維護(hù)系統(tǒng)MTAgent主要融合了目前各種先進(jìn)的信號(hào)處理算法，人工智能算法以及振動(dòng)機(jī)理算法,，采用全Python語(yǔ)言,，以B/S模式，通過(guò)前端與后端集成開(kāi)發(fā),，采用開(kāi)放的,、模塊化、多層架構(gòu)的設(shè)計(jì)思想實(shí)現(xiàn)型機(jī)床故障診斷與健康預(yù)測(cè),。MTAgent主要包括：實(shí)時(shí)可視化監(jiān)測(cè)模塊,、振動(dòng)異常檢測(cè)模塊、趨勢(shì)監(jiān)測(cè)模塊,、信號(hào)分析模塊,、多傳感融合模塊、變工況自適應(yīng)監(jiān)控模塊,、故障診斷模塊,、健康量化評(píng)估模塊、剩余壽命預(yù)測(cè)模塊,、系統(tǒng)設(shè)置管理模塊,、維護(hù)報(bào)警管理模塊、報(bào)表管理模塊,、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理模塊等多個(gè)功能模塊,。

? 時(shí)變健康地圖

通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)，利用二維地圖健康監(jiān)測(cè),、標(biāo)準(zhǔn)高斯逆參數(shù)化,、邊際健康監(jiān)測(cè)以及一維健康指標(biāo)監(jiān)測(cè)等多種技術(shù)手段，為用戶提供了全面的健康狀態(tài)評(píng)估,。界面直觀地展示了機(jī)床的實(shí)時(shí)健康信息,，包括故障概率、實(shí)時(shí)健康指數(shù)地圖,、旋轉(zhuǎn)速度和振動(dòng)信號(hào)等關(guān)鍵數(shù)據(jù),，幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)防潛在的機(jī)械故障，從而提高生產(chǎn)效率和設(shè)備可靠性,。

? 多點(diǎn)矯正指標(biāo)監(jiān)控

界面顯示了多種校正指標(biāo),，包括校正均值、峰值,、波形,、標(biāo)準(zhǔn)差、均方根值和準(zhǔn)確度指標(biāo),，這些指標(biāo)通過(guò)圖表形式展現(xiàn),，便于用戶監(jiān)測(cè)機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài),。界面還提供了數(shù)據(jù)篩選和檢測(cè)區(qū)間設(shè)置功能，允許用戶根據(jù)需要定制查看特定時(shí)間段或特定設(shè)備的數(shù)據(jù),。此外,，系統(tǒng)還具備健康狀態(tài)和故障狀態(tài)的實(shí)時(shí)顯示，幫助用戶快速識(shí)別問(wèn)題并采取相應(yīng)措施,。

? 時(shí)變工況深度學(xué)習(xí)指標(biāo)監(jiān)控

系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)頻和深度EPSD指標(biāo)圖表,，為用戶提供了機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)的直觀展示。用戶可以監(jiān)控機(jī)床的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),，如轉(zhuǎn)頻的波動(dòng)情況,，以及通過(guò)深度EPSD指標(biāo)來(lái)評(píng)估機(jī)床的健康狀況。系統(tǒng)界面簡(jiǎn)潔,，操作方便,，具備數(shù)據(jù)篩選和檢測(cè)區(qū)間設(shè)置功能，允許用戶根據(jù)需要定制查看特定時(shí)間段的數(shù)據(jù),。

? 超球指標(biāo)監(jiān)控

界面展示了實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)頻和超球指標(biāo)兩大核心監(jiān)控功能,，通過(guò)圖表形式直觀反映機(jī)床在不同時(shí)間點(diǎn)的性能變化。用戶可以通過(guò)設(shè)置數(shù)據(jù)篩選和檢測(cè)區(qū)間,，自定義查看特定時(shí)間段內(nèi)機(jī)床的運(yùn)行數(shù)據(jù),。系統(tǒng)提供的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)頻數(shù)據(jù)幫助用戶監(jiān)測(cè)機(jī)床轉(zhuǎn)速的波動(dòng)，而超球指標(biāo)則用于評(píng)估機(jī)床的健康狀態(tài),，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。

? 時(shí)變溫控指標(biāo)

界面提供了機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)的長(zhǎng)期趨勢(shì)分析,，通過(guò)溫度曲線和健康指標(biāo)圖表,，用戶可以追蹤機(jī)床在數(shù)年時(shí)間內(nèi)的性能變化。溫度曲線圖顯示了機(jī)床在不同時(shí)間點(diǎn)的溫度波動(dòng),，而健康指標(biāo)圖則通過(guò)不同閾值的標(biāo)記,，警示用戶潛在的健康問(wèn)題。系統(tǒng)界面允許用戶選擇不同的時(shí)間范圍進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,，確保了監(jiān)控的靈活性和精確性,。

? 多傳感多指標(biāo)融合監(jiān)控

系統(tǒng)界面提供了實(shí)時(shí)工況監(jiān)控和時(shí)變工況狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能，用戶可以通過(guò)選擇不同的傳感器和集成源,，如振動(dòng)信號(hào)傳感器,、溫度傳感器、聲發(fā)射傳感器,、熱成像傳感等,。此外，還提供了模型源,，如Poly_Ind,、SOM-BIP,、Hyperball、LSTMAE和Deep adaptive等,，來(lái)定制監(jiān)控方案,。系統(tǒng)界面顯示了實(shí)時(shí)工況的圖表，以及自適應(yīng)多源異構(gòu)融合指標(biāo),，幫助用戶全面了解機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài),。

? 多源自表征故障診斷

系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控，包括機(jī)床的健康狀態(tài),、識(shí)別狀態(tài),、轉(zhuǎn)速和運(yùn)行條件。通過(guò)降維可視化技術(shù),，用戶可以直觀地看到機(jī)床的關(guān)鍵性能指標(biāo),。系統(tǒng)還具備故障診斷功能，能夠根據(jù)模型推斷最可能的故障類(lèi)型,，并提供故障概率和連續(xù)計(jì)數(shù),。此外，系統(tǒng)還展示了振動(dòng)與速度曲線,，以及潛在故障推斷,，幫助用戶提前預(yù)防和處理問(wèn)題。這款軟件是智能制造領(lǐng)域中,，用于提高機(jī)床維護(hù)效率和預(yù)測(cè)性分析的重要工具,。

? 時(shí)變靶向生成工況對(duì)齊

界面顯示核心時(shí)變靶向振動(dòng)信號(hào)生成SICGAN框架，通過(guò)選擇對(duì)應(yīng)旋轉(zhuǎn)速度,、使用基于IEEE754浮點(diǎn)數(shù)二進(jìn)制序列化的速度嵌入和歷史速度的二進(jìn)制矩陣,，以及數(shù)據(jù)庫(kù)匹配和通道嵌入后的處理，來(lái)生成和分析機(jī)床的振動(dòng)信號(hào),。系統(tǒng)能夠生成健康狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)和對(duì)應(yīng)的譜特征,，并將其實(shí)時(shí)與真實(shí)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，以識(shí)別和區(qū)分不同的狀態(tài),，如健康,、外圈故障、內(nèi)圈故障,、復(fù)合故障等,。以提供先進(jìn)的信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使得系統(tǒng)能夠有效地監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)和潛在故障,，從而提高維護(hù)效率和生產(chǎn)可靠性,。

3、案例分析

下圖顯示了六種不同故障模式的監(jiān)測(cè)結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn),，即使轉(zhuǎn)速發(fā)生顯著變化，健康狀態(tài)下的健康指標(biāo)始終保持穩(wěn)定,。這表明轉(zhuǎn)速的變化不會(huì)影響動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)速對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)的健康監(jiān)測(cè)性能,。動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)速對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別時(shí)變速度條件下的異常狀態(tài)。有趣的是,，球體故障的數(shù)據(jù)在低速下與健康狀態(tài)的數(shù)據(jù)高度相似,。然而，隨著轉(zhuǎn)速的增加,，動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)速對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)仍然可以識(shí)別球體故障的異常,。時(shí)變轉(zhuǎn)速工況下的深度學(xué)習(xí)指標(biāo)產(chǎn)成系統(tǒng)如下圖所示。

圖 健康監(jiān)測(cè)與預(yù)診系統(tǒng)健康指標(biāo)趨勢(shì)可視化結(jié)果

圖 基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)變轉(zhuǎn)速工況健康指標(biāo)產(chǎn)成監(jiān)控模塊

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