一、数控机床伺服故障的分析与处理（论文文献综述）
牛志斌,高红,刘淑荣[1]（2021）在《西门子数控设备故障维修案例分析》文中指出本文将使用西门子数控系统的数控加工设备的故障分为数控系统软件故障、数控系统硬件故障、伺服系统故障、PLC报警故障四类,并结合维修案例分类介绍了故障维修方法和注意事项。
杜柳青,李祥,余永维[2]（2022）在《基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法》文中进行了进一步梳理针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测。首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型。在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策损失函数,确保模型有效融合。在提出的一种组合收敛准则基础上,采用BBPT方法训练优化模型,对测试数据进行了验证。实验结果表明,该模型能够自适应动态标签及差异化分布数据,准确预测数控机床状态类别,抗干扰强,响应快。在GPU模式下预测时间最短仅需100 ms,较BP和LSTM分类网络,预测准确率和实时性均显着提高。
路赛利[3]（2021）在《复杂型面透波构件IPD测量装备控制系统研究》文中研究表明航空航天、电子信息以及国防工业等领域的高端装备中,存在一类具有特定电磁性能的透波构件。此类构件可以保证雷达天线的通讯、制导等正常工作,一般具有复杂的廓形。插入相位移（insert phase delay,IPD）是评价复杂型面透波构件生产是否满足要求的综合评判指标之一,现阶段主要受限于材料成型和加工工艺水平,多采用修磨的方式调整几何厚度来修正补偿构件IPD误差。一方面,透波构件IPD逐点精密测量可以筛选出合格产品;另一方面,也是为机械补偿方式确定厚度调整量分布的有效手段之一。本文设计开发了一种大型复杂型面透波构件IPD测量装备的控制系统,并对测量过程中的多轴协调轮廓控制问题开展了研究。首先,针对测量装备和工件的特殊性以及测量过程中所满足的特定条件,采用基于“IPC+GALIL控制器”的双CPU数控系统,规划测量装备硬件系统的总体结构,进行控制系统主要电路搭建及伺服系统的设计与选型。此外,基于模块化设计理念,开发测量装备调整与校准主界面和微波系统程控界面,并编写下位机运动程序和底层PLC程序。最终构建完成测量装备控制系统的软、硬件平台。然后,针对测量过程中多轴伺服系统动态特性不匹配、轴间耦合带来的轮廓误差问题,在分析系统轮廓误差的基础上,将非线性PID控制器应用于单轴位置控制和交叉耦合控制。对于任意轮廓曲线,非线性PID交叉耦合轮廓控制在加快伺服轴动态响应提高单轴跟踪精度的同时,实时估计轮廓误差后进行动态增益补偿至各轴,实现轴间信息共享减小系统轮廓误差,提高IPD测量精度。利用X-Y平台进行验证,实验结果表明:与变增益交叉耦合控制相比,非线性PID交叉耦合轮廓控制在轮廓误差的均方根值、最大值和平均值三方面分别减少了30.77%、32.65%和30.43%,有效加快了伺服轴动态响应,提高了系统的轮廓精度。最后,对测量装备控制系统进行软、硬件调试。为满足控制系统的技术指标和动静态性能要求,并对各轴伺服电机的PID参数和速度/加速度前馈参数进行整定。为提高系统的定位精度,利用激光干涉仪检测装备各伺服轴的位置误差,设计基于“误差表”的补偿方法,并进行定位误差补偿实验,实验表明:X、Y、Z轴定位精度均小于0.04mm,重复定位精度均小于0.02mm;A轴定位精度小于1′,重复定位精度小于0.6′;C轴定位精度小于2′,重复定位精度小于1.2′;设计的控制系统满足精度设计指标要求。
骆伟超[4]（2020）在《基于Digital Twin的数控机床预测性维护关键技术研究》文中进行了进一步梳理数控机床是工业生产的母机,是制造业最核心的基础装备。随着数控机床面向高速、高精、智能发展,其功能越来越强大、复杂。如何保障数控机床能够安全、可靠地稳定运行,以适应无人工厂/智能工厂的高自动化/智能化要求,直接关系到智能制造实施的成败。然而目前国产数控机床产品尤其在可靠性、稳定性方面,与国外先进水平仍有较大差距,由于故障造成的非计划停机事件时有发生,严重影响了其在汽车、国防军工等重点行业的应用。预测性维护可以有效地保证系统的可靠性和稳定性,是提高数控机床无故障运行时间,减少非计划停机的有效手段。目前预测性维护主要有基于历史统计概率、基于传感数据驱动和基于物理模型的三种方法,但上述单一方法均存在局限性和缺陷,如模型保真性差、数据有效利用率低、预测算法精度差等问题。Digital Twin虚实实时客观映射、时间/空间多维度多层次虚实融合的理念,为上述问题的解决提供了思路。本文基于Digital Twin的理念和方法,对数控机床预测性维护关键技术进行了以下研究:（1）研究了基于Digital Twin的数控机床预测性维护的体系结构。基于系统工程思想,分析了基于Digital Twin的数控机床预测性维护的功能和关键技术问题。设计了包括数控机床Digital Twin的模型构建、场景感知、智能预测性维护的体系结构。然后基于层次分析法从系统层面制定了数控机床预测性维护的方案,基于模糊评价法制定了方案的有效性评价机制。（2）研究了数控机床Digital Twin模型的构建方法。研究了面向对象的增量式数控机床Digital Twin多领域统一建模方法。构建了数控机床Digital Twin的机械模型、电气模型、控制模型和液压模型,并实现了多领域模型耦合。设计了模型的精度验证方法与更新机制,实现了数控机床Digital Twin模型的高保真性和一致性。（3）研究了数控机床Digital Twin场景感知方法。设计了基于Hadoop、HBase与Map-Reduce的分布式数控机床大数据的智能场景感知软硬件结构。在此基础上实现了数据的获取与存储、数据预处理、特征提取、特征选择等算法,从而降低了数据维度、缩减了机床感知数据量,解决了由于数据量大造成的数据使用效率低、有效信息挖掘困难的“大数据、小信息”问题,为预测性维护提供了有效的多维度特征。（4）研究了数控机床Digital Twin模型和数据融合的预测性维护方法。基于粒子滤波算法和迁移学习,研究了 Digital Twin模型和感知数据的融合方法,克服了传统预测性维护中模型方法一致性差和数据驱动方法适应性差的缺点,解决了预测性维护实验难的问题。从而实现了比单一预测性维护方法更加准确的预测与诊断结果,同时提高了预测性维护的可行性。（5）进行了基于Digital Twin的数控机床预测性维护应用与验证。在模型/数据服务器上搭建了模型仿真平台和机床感知数据的分布式存储、分析平台;在高性能运算服务器上构建了数据驱动的故障诊断和寿命预测算法。最后基于粒子滤波算法和迁移学习实现了模型和数据融合的预测性维护,并将其应用于数控机床铣削刀具的寿命预测、主轴系统和进给系统的故障诊断。从而验证了本文所提方法。通过以上研究,本文解决了基于Digital Twin的数控机床预测性维护中,系统级体系结构的制定、高保真一致性模型构建、机床智能场景感知和融合型预测性维护算法等关键问题,为Digital Twin应用于数控机床以及其他复杂机电设备的预测性维护提供了有效解决方案。
祝战科,安宣社[5]（2020）在《数控机床故障维修实例与分析》文中指出数控机床故障一般有数控系统本身的硬件故障,主轴放大器和主轴伺服电机故障,进给伺服放大器和进给电机故障,机床PMC（I/O）故障,操作错误及编程错误故障,外界干扰引起的故障,现场机床电气部分故障,机床机械本体故障等。通过介绍数控加工中心实际生产使用中的几个相关故障现象,进行故障原因分析,给出了诊断过程以及解决问题的办法。
张化雨[6]（2020）在《SV-08M台式数控教学铣床升级改造的设计及实现》文中提出随着现代机械加工技术的高速发展,数控技术得到广泛应用,数控设备的需求量逐年提高。各中高校陆续建立不同规模的实训中心和实训教室,我院数控铣床教学一体化教室配备型号为SV-08M的台式教学数控铣床,经过十多年的实训教学反馈,机床存在很多问题急需解决:机械传动间隙大,加工精度差,排屑困难,设备故障率高,安全稳定性低等缺陷,影响日常教学任务的完成。而购买新设备资金投入过大,调试和熟悉周期较长,因此,能否将现有机床升级改造,使其满足更高教学任务的条件,成为迫在眉睫的任务。本针对以上问题,对一台数控教学铣床进行全面升级改造,并将成果应用到实训教学管理中,以满足学生数控实训教学的要求。在实践过程中让学生参与进来,提高学生的操作能力。经讨论研究表明,机械传动精度问题主要与传动轴性能相关,电机传动稳定性差及无反馈环节与伺服系统性能相关,机床排屑残留和限位装置损坏与辅助装置性能相关,因此,机床升级主要对机械传动系统、伺服系统和辅助装置进行改造,主要完成的工作如下:首先,针对机床精度问题,对机械传动系统、伺服系统和辅助装置的性能进行了分析,找出了影响其性能的关键零部件,包括丝杠、导轨、电机、防护罩和限位装置,通过对其关键参数的分析进行了选型设计。其次,针对关键零部件依据有限元分析理论进行了数学建模,并运用ANSYS软件完成了其性能参数的分析,包括摩擦力、静力学、模态、谐响应和随机振动,验证了设计分析的合理性。最后,针对改造部分,依据机床装配与调试工艺手册,带领学生进行了装配和精度调试,完成了机床整体机构的安装,改造后的机床承担了两学期教学任务,对机床安装精度和加工精度进行了前后对比分析,验证了机床改造方案的可行性。通过研究得出机床经过改造后,解决了之前的一系列问题,整体性能都有了显着的提升,能够满足继续承担我院的教学任务;同时得到了机床生产厂商的认可,为企业提供了相关机床设备的改造技术经验。
杨杰[7]（2020）在《坚果加工设备智能化监控系统的研究与实现》文中认为针对澳洲坚果开口加工设备缺少信息化管理和缺少远程监控的智能化问题,本文基于物联网设计了一套澳洲坚果开口加工设备智能化远程监控系统。本文根据物联网的四层架构模型建立了系统整体架构,并提出了一种融合C/S和B/S架构的系统架构方案,使系统在数据传输、数据显示和远程操控这几个方面做到独立工作,从而提高系统的稳定性。在感知识别层,设备PLC和4G无线通信模块构成数据采集模块,从而感知设备运行数据;在网络构建层,利用无线网络实时监控坚果加工设备运行状态和故障情况,以TCP/IP协议和socket通信方式建立远程操控的控制机制;在管理服务层,基于Qt设计开发了一个集数据存储和解析的后台管理程序;在综合应用层,基于PHP设计开发了一款坚果加工设备智能化监控平台,实现了对设备运行状态监测、信息查询、数据分析、远程控制、实时报警等功能的有效管理,并通过基于F检验的算法求切割弧度和切割深度等最佳参数。最后,对系统进行了功能和性能的验证分析。功能测试表明本系统能够实现信息查询、数据分析、远程控制和实时报警等主要功能,其中数据分析求出的最佳参数能够在澳洲坚果加工过程中提高坚果开口的合格率,从而提高工作效率和经济效益;性能测试表明本系统在数据传输过程中,所有数据的丢包率为0%,所有数据上传时间与存入数据库时间差基本小于15毫秒,证实了系统的准确性和实时性。
张金红[8]（2017）在《XK2316/5数控镗铣床的故障分析与处理》文中指出XK2316/5镗铣床采用了西门子840D,611D数字伺服系统。在加工过程中出现了报警"电机编码器零标记丢失","伺服故障"等问题,经过分析与处理,保证了生产的正常运行。
魏林[9]（2016）在《数控机床维修的具体措施分析》文中提出在数控机床的使用过程中,设备的故障排除是非常重要的方面。针对数控机床的多发故障,结合数控设备维修实际案例,列举了电源类故障、伺服驱动类故障、输入输出开关类故障的解决措施,对数控机床的维护维修领域具有一定的借鉴意义。
张晋宏[10]（2014）在《西门子840D数控系统维修技术与实例》文中提出西门子840D数控系统是西门子公司推出的一款中高档的真正全数字的数控系统。840D数控系统一般来说是比较稳定的,系统自身较少发生故障,绝大部分故障为外围故障,但这也不是绝对的。在实际工作当中,PLC、驱动模块、光栅尺、伺服电动机及其编码器均有可能发生故障。这些故障属于数控系统故障。造成数控系统故障的原因,大多是由于系统硬件故障引起的。另外,少数故障是由机床参
二、数控机床伺服故障的分析与处理（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、数控机床伺服故障的分析与处理（论文提纲范文）
（1）西门子数控设备故障维修案例分析（论文提纲范文）
| 1. 数控系统软件故障维修 |
| 2. 数控系统硬件故障维修 |
| 3. 西门子伺服故障维修 |
| 4. 西门子数控系统PLC报警故障维修 |
（2）基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于LSTM的时序深度学习模型 |
| 2 自适应深度学习机床状态预测模型 |
| 2.1 机床状态预测模型设计 |
| 2.2 模型自适应更新法则设计 |
| 2.3 自适应模型调参及训练 |
| 2.3.1 损失函数优化 |
| 2.3.2 模型参数训练方法 |
| 3 实验与分析 |
| 4 结束语 |
（3）复杂型面透波构件IPD测量装备控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 开放式数控系统研究现状 |
| 1.2.2 轮廓控制技术研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 2 IPD测量装备硬件系统结构设计 |
| 2.1 IPD测量方法和装备机械结构 |
| 2.1.1 IPD测量方法 |
| 2.1.2 测量装备机械结构 |
| 2.2 控制系统整体方案 |
| 2.2.1 双CPU开放式数控系统 |
| 2.2.2 控制系统总体结构设计 |
| 2.3 伺服系统设计 |
| 2.3.1 伺服系统结构设计 |
| 2.3.2 伺服系统电机选型 |
| 2.3.3 伺服系统的连接 |
| 2.4 控制系统主要电路设计 |
| 2.4.1 系统主回路设计 |
| 2.4.2 系统控制回路设计 |
| 2.4.3 摇杆模式电路设计 |
| 2.4.4 输入输出控制信号电路设计 |
| 2.4.5 电气控制柜线路设计 |
| 2.5 电磁兼容和安全保护设计 |
| 2.5.1 电磁兼容设计 |
| 2.5.2 安全保护设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 IPD测量装备软件系统开发 |
| 3.1 测量装备软件系统总体开发思想 |
| 3.2 系统管理软件初步设计 |
| 3.2.1 上位机软件开发概述 |
| 3.2.2 机床调整与校准程序设计 |
| 3.2.3 微波系统控制程序设计 |
| 3.3 调试运动程序开发 |
| 3.3.1 伺服轴定位运动 |
| 3.3.2 多轴插补运动 |
| 3.4 PLC程序开发 |
| 3.4.1 PLC模块化设计 |
| 3.4.2 主要PLC程序实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 伺服系统轮廓控制器设计 |
| 4.1 轮廓误差模型 |
| 4.1.1 轮廓误差建模 |
| 4.1.2 轮廓误差的计算方法 |
| 4.2 交叉耦合轮廓控制器设计 |
| 4.2.1 非线性PID控制器 |
| 4.2.2 非线性PID交叉耦合轮廓控制器 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 单轴对比仿真实验与分析 |
| 4.3.2 非线性PID交叉耦合轮廓控制器仿真实验与分析 |
| 4.4 轮廓控制实验 |
| 4.4.1 实验平台介绍 |
| 4.4.2 轮廓控制实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 IPD测量装备控制系统调试与误差补偿 |
| 5.1 控制系统的调试 |
| 5.1.1 电路连线调试 |
| 5.1.2 伺服系统调试 |
| 5.1.3 限位及回零调试 |
| 5.1.4 控制面板调试 |
| 5.2 控制系统参数整定 |
| 5.2.1 GALIL的伺服控制算法 |
| 5.2.2 PID参数整定 |
| 5.2.3 前馈环节参数整定 |
| 5.3 控制系统定位误差补偿 |
| 5.3.1 误差来源分析 |
| 5.3.2 定位误差补偿原理 |
| 5.3.3 系统定位精度实验及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 测量装备控制系统部分程序 |
| 附录 B 测量装备控制系统调试现场照片 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）基于Digital Twin的数控机床预测性维护关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的提出及意义 |
| 1.2 复杂设备预测性维护的研究现状 |
| 1.2.1 基于可靠性统计概率的方法 |
| 1.2.2 基于物理模型的方法 |
| 1.2.3 基于数据驱动的方法 |
| 1.3 Digital Twin及其关键技术的研究现状 |
| 1.3.1 Digital Twin的概念 |
| 1.3.2 Digital Twin的研究现状 |
| 1.3.3 机电设备建模的研究现状 |
| 1.3.4 机电设备场景感知的研究现状 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.4.1 本文研究目标 |
| 1.4.2 本文研究内容 |
| 1.4.3 本文章节安排 |
| 第2章 基于Digital Twin的数控机床预测性维护体系结构 |
| 2.1 预测性维护体系结构制定思路 |
| 2.2 数控机床预测性维护需求及功能分析 |
| 2.2.1 数控机床系统分析 |
| 2.2.2 数控机床故障分析 |
| 2.2.3 数控机床预测性维护难点分析 |
| 2.2.4 数控机床Digital Twin功能分析 |
| 2.3 基于Digital Twin的预测性维护体系结构设计 |
| 2.4 基于Digital Twin的预测性维护方案制定 |
| 2.4.1 预测性维护层次结构模型构建 |
| 2.4.2 预测性维护层次判断矩阵构建 |
| 2.4.3 判断矩阵特征向量求解 |
| 2.4.4 预测性维护层次总排序 |
| 2.5 基于Digital Twin的预测性维护方案评价 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 数控机床Digital Twin模型构建方法 |
| 3.1 数控机床Digital Twin模型构建原则 |
| 3.1.1 面向对象的建模方法 |
| 3.1.2 多领域统一的建模方法 |
| 3.1.3 增量式的建模方法 |
| 3.2 数控机床Digital Twin机械模型构建 |
| 3.2.1 机械几何模型构建 |
| 3.2.2 机械多体运动学/动力学模型构建 |
| 3.2.3 机械性能衰减模型构建 |
| 3.3 数控机床Digital Twin电气模型构建 |
| 3.3.1 整流器电气模型构建 |
| 3.3.2 逆变器电气模型构建 |
| 3.3.3 伺服电机电气模型构建 |
| 3.4 数控机床Digital Twin控制模型构建 |
| 3.4.1 位置控制器和速度控制器 |
| 3.4.2 电流控制器和解耦控制器 |
| 3.4.3 Clark/Park正逆变换及整体模型 |
| 3.5 数控机床Digital Twin液压模型构建 |
| 3.6 数控机床Digital Twin多领域模型耦合 |
| 3.6.1 多领域建模要素分析 |
| 3.6.2 多领域模型耦合方法 |
| 3.7 数控机床Digital Twin精度验证与模型更新方法 |
| 3.7.1 数控机床Digital Twin模型精度验证方法 |
| 3.7.2 基于工况数据的数控机床Digital Twin更新方法 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 数控机床Digital Twin场景感知方法 |
| 4.1 数控机床Digital Twin场景感知软硬件结构 |
| 4.2 数控机床Digital Twin场景数据获取与存储 |
| 4.2.1 数控机床场景数据分析 |
| 4.2.2 数控机床场景数据获取 |
| 4.2.3 数控机床场景数据分布式存储与运算 |
| 4.3 数控机床Digital Twin场景数据预处理 |
| 4.3.1 场景数据数值变换与缺失值补充 |
| 4.3.2 场景数据趋势项消除 |
| 4.3.3 场景数据平滑与降噪 |
| 4.3.4 场景数据属性编码与变换 |
| 4.4 数控机床Digital Twin场景数据特征提取 |
| 4.4.1 数控机床场景数据时域特征提取 |
| 4.4.2 数控机床场景数据频域特征提取 |
| 4.4.3 数控机床场景数据特征自动提取 |
| 4.5 数控机床Digital Twin场景数据特征选择 |
| 4.5.1 标准相关系数分析 |
| 4.5.2 基于T-test的特征值排序 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 Digital Twin模型与数据融合的预测性维护方法 |
| 5.1 基于Digital Twin的融合型预测性维护方案 |
| 5.1.1 基于滤波算法的模型与数据融合方法 |
| 5.1.2 基于迁移学习的模型与数据融合方法 |
| 5.2 基于Digital Twin的数据驱动算法构建 |
| 5.2.1 随机森林算法特点分析 |
| 5.2.2 长短期记忆网络算法特点分析 |
| 5.2.3 卷积神经网络算法特点分析 |
| 5.2.4 数据驱动算法选择 |
| 5.3 基于迁移学习的融合型预测性维护 |
| 5.4 基于滤波算法的融合型预测性维护 |
| 5.4.1 基于滤波算法的融合原理 |
| 5.4.2 基于滤波算法的融合方法流程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于Digital Twin的数控机床预测性维护应用验证 |
| 6.1 方案制定与实验环境搭建 |
| 6.1.1 预测性维护方案制定 |
| 6.1.2 存储与运算平台搭建 |
| 6.2 基于Digital Twin的预测性维护方案验证 |
| 6.2.1 基于Digital Twin的刀具寿命预测 |
| 6.2.2 基于Digital Twin的主轴系统故障诊断 |
| 6.2.3 基于Digital Twin的进给系统故障诊断 |
| 6.3 预测性维护措施与结果评价 |
| 6.3.1 预测性维护措施 |
| 6.3.2 预测性维护效果评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 本文主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间撰写的论文专利及参与的项目 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间申请的专利 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）数控机床故障维修实例与分析（论文提纲范文）
| 0 前 言 |
| 1 故障分析与维修实践 |
| 1.1 数控加工中心报警故障的维修 |
| 1)故障所表现出来的情况。 |
| 2)根据报警信息查诊断。 |
| 3)维修的过程。 |
| 1.2 开机出现的故障分析 |
| 1)故障判断和分析。 |
| 2)维修过程。 |
| 1.3 驱动系统交流伺服电机过热报警故障的维修 |
| 1)故障表现的情况。 |
| 2)分析判定。 |
| 3)维修过程。 |
| 2 常见伺服故障形式 |
| 1)超程。 |
| 2)过载。 |
| 3)窜动。 |
| 4)爬行。 |
| 5)振动。 |
| 6)伺服电动机不转。 |
| 7)位置误差。 |
| 8)漂移。 |
| 9)回参考点故障。 |
| 3 结 语 |
（6）SV-08M台式数控教学铣床升级改造的设计及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究来源和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 课题国内外发展现状及趋势 |
| 1.2.1 数控机床的概述 |
| 1.2.2 国内外数控机床改造现状 |
| 1.2.3 本文主要内容 |
| 1.2.4 技术方案 |
| 第2章 SV-08M台式数控教学铣床总体升级改造方案 |
| 2.1 SV-08M台式数控教学铣床概况 |
| 2.1.1 SV-08M台式数控教学铣床基本参数 |
| 2.1.2 SV-08M台式数控教学铣床基本状况分析 |
| 2.2 SV-08M台式数控教学铣床总体改造方案 |
| 2.2.1 机械传动部分的升级改造方案 |
| 2.2.2 伺服系统的升级改造方案 |
| 2.2.3 辅助装置的升级改造方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 SV-08M台式数控教学铣床升级改造的关键零部件设计及分析 |
| 3.1 机械传动部分的功能设计与升级改造 |
| 3.1.1 SV-08M数控机床机械传动系统的概述 |
| 3.1.2 机械传动部分的功能设计与升级改造 |
| 3.2 伺服系统的功能设计与升级改造 |
| 3.2.1 数控机床伺服系统功能分析 |
| 3.2.2 进给伺服系统的功能设计与升级改造 |
| 3.2.3 主轴伺服系统的功能设计与升级改造 |
| 3.3 辅助装置的功能设计与升级改造 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 机床主要结构有限元分析 |
| 4.1 机床整体建模及有限元分析方法 |
| 4.1.1 机械传动机构的数学模型建立 |
| 4.1.2 有限元分析概述 |
| 4.1.3 机床三维建模及简化处理 |
| 4.2 进给机构摩擦力分析 |
| 4.3 进给机构的静力学分析 |
| 4.4 进给机构的模态分析 |
| 4.5 进给机构的谐响应分析 |
| 4.6 进给机构的随机振动分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 SV-08M台式数控教学铣床的装配与精度调试 |
| 5.1 SV-08M台式数控教学铣床的装配误差分析 |
| 5.1.1 丝杠与导轨平行度误差分析 |
| 5.1.2 电机与丝杠同轴度误差分析 |
| 5.2 机械传动部分的装配与精度调试 |
| 5.2.1 滚珠丝杠螺母副的装配与精度调试 |
| 5.2.2 直线滚动导轨的装配与精度调试 |
| 5.3 伺服系统的装配与精度调试 |
| 5.3.1 伺服部件的装配 |
| 5.3.2 伺服部件的电路连接及精度调试 |
| 5.4 辅助装置的装调 |
| 5.4.1 防护罩的装调 |
| 5.4.2 限位器的装调 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 SV-08M台式数控教学铣床的改造验收 |
| 6.1 改造前后机床精度性能对比 |
| 6.2 机床加工实例验证分析 |
| 6.3 教学应用效果 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）坚果加工设备智能化监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 澳洲坚果及其加工设备的发展趋势 |
| 1.1.2 物联网技术 |
| 1.1.3 智能化监控 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究目的及意义 |
| 1.4 本文主要研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 智能化监控系统的关键问题 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 系统总体方案及关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统架构 |
| 2.3 系统功能 |
| 2.4 智能化系统关键技术分析 |
| 2.4.1 工业PLC控制技术 |
| 2.4.2 4G通信技术 |
| 2.4.3 动态网站建设技术 |
| 2.4.4 客户端-服务器模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统方案设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 感知识别层方案设计与实现 |
| 3.2.1 坚果加工设备运行原理 |
| 3.2.2 下位机设计与实现 |
| 3.2.3 下位机数据处理及格式 |
| 3.2.4 4G数据传输模块 |
| 3.2.5 视频传输模块 |
| 3.3 网络构建层方案设计与实现 |
| 3.4 管理服务层方案设计与实现 |
| 3.4.1 Socket通信模块 |
| 3.4.2 数据存储 |
| 3.4.3 数据解析 |
| 3.5 综合应用层方案设计与实现 |
| 3.5.1 网页平台设计 |
| 3.5.2 管理模块 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统应用分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 功能测试 |
| 4.2.1 现场测试 |
| 4.2.2 数据分析功能测试 |
| 4.2.3 数据查询功能测试 |
| 4.2.4 实时报警功能测试 |
| 4.2.5 远程控制功能测试 |
| 4.3 性能测试 |
| 4.3.1 准确性测试 |
| 4.3.2 实时性测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（8）XK2316/5数控镗铣床的故障分析与处理（论文提纲范文）
| 0概述 |
| 1 问题的提出 |
| 2 故障分析 |
| 2.1 误差过大及处理方法 |
| 2.2 编码器故障及处理方法 |
| 2.3 X轴抖动及处理方法 |
| 2.4 Z轴报警及处理方法 |
| 3 总结 |
（9）数控机床维修的具体措施分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 数控设备的电源故障及维修措施分析 |
| 2 数控设备的伺服故障及维修措施分析 |
| 3 利用数控系统PMC完成机床故障的检测 |
| 4 结论 |
（10）西门子840D数控系统维修技术与实例（论文提纲范文）
| 1. PLC外围报警和系统报警 |
| 2. 硬件故障和软件故障 |
| 3. 无报警号的故障 |
| 4. 结语 |
四、数控机床伺服故障的分析与处理（论文参考文献）
- [1]西门子数控设备故障维修案例分析[J]. 牛志斌,高红,刘淑荣. 世界制造技术与装备市场, 2021(06)
- [2]基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法[J]. 杜柳青,李祥,余永维. 农业机械学报, 2022(01)
- [3]复杂型面透波构件IPD测量装备控制系统研究[D]. 路赛利. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]基于Digital Twin的数控机床预测性维护关键技术研究[D]. 骆伟超. 山东大学, 2020(01)
- [5]数控机床故障维修实例与分析[J]. 祝战科,安宣社. 中国锰业, 2020(03)
- [6]SV-08M台式数控教学铣床升级改造的设计及实现[D]. 张化雨. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [7]坚果加工设备智能化监控系统的研究与实现[D]. 杨杰. 浙江农林大学, 2020(01)
- [8]XK2316/5数控镗铣床的故障分析与处理[J]. 张金红. 设备管理与维修, 2017(14)
- [9]数控机床维修的具体措施分析[J]. 魏林. 机械工程师, 2016(11)
- [10]西门子840D数控系统维修技术与实例[J]. 张晋宏. 金属加工(冷加工), 2014(18)