一、神经网络技术在装备不工作状态可靠性研究中的应用（论文文献综述）
吴国奥[1]（2021）在《机床再制造可靠性分配方法研究》文中研究说明可靠性是反映再制造机床质量的关键性能指标,是决定再制造机床获得市场竞争力的重要因素。可靠性分配是为满足机床再制造可靠性目标,在机床再制造设计阶段完成的一项重要任务。然而,不同于传统机床制造,机床再制造面临诸多不确定性,传统的可靠性分配方法并不适用,迫切需要开展机床再制造可靠性分配方法研究。本文围绕机床再制造可靠性分配问题展开研究,提出涵盖部件级、零件级与工艺级的机床再制造多级可靠性分配方法,并通过算例验证方法的合理性。首先,基于可靠性分配的原理以及机床常用可靠性指标,提出机床再制造可靠性分配的概念和内涵;结合机床再制造过程的不确定性分析,考虑不同的分配需求,构建面向部件级、零件级和工艺级的机床再制造可靠性多级分配的流程框架。其次,针对机床再制造部件级可靠性分配,建立机床再制造部件级可靠性分配模型;采用层次分析法确定部件级可靠性分配各影响因素的权重,用区间模糊TOPSIS法确定各部件的可靠性分配模糊评价系数;并融合再制造机床各部件的故障影响,形成一种基于模糊评价系数与故障影响的机床再制造部件级可靠性分配方法;以数控车床再制造可靠性分配为例,验证该方法的合理性。再次,针对机床再制造零件级可靠性分配,引入故障树分析,构建再制造机床的故障树模型,将再制造机床系统划分为各子系统及零件;利用现有可靠性分配数据训练神经网络,将分配相关参数作为输入,直接输出各子系统可靠性分配结果;建立机床再制造综合评价体系,利用多层模糊评价法量化影响可靠性分配的再制造因子,与各零件概率重要度结合,得到各零件可靠性分配综合权重;以数控滚齿机再制造为例,将整机可靠性目标分配至滚齿机零件。最后,针对机床再制造工艺级可靠性分配,建立机床再制造的工艺可靠性GO模型,明确再制造加工过程中各工艺路线和加工工序的可靠性关系。考虑各工艺路线和加工工序当前可靠性,依照比例将可靠性目标逐级分配至各工艺路线和加工工序。以数控滚齿机蜗轮副再制造为例,证明该方法可以确保各工序达到可靠性要求,并实现可靠性提升。
Editorial Department of China Journal of Highway and Transport;[2]（2021）在《中国桥梁工程学术研究综述·2021》文中研究表明为了促进中国桥梁工程学科的发展,系统梳理了近年来国内外桥梁工程领域（包括结构设计、建造技术、运维保障、防灾减灾等）的学术研究现状、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。首先总结了桥梁工程学科在新材料与结构体系、工业化与智能建造、抗灾变能力、智能化与信息化等方面取得的最新进展;然后分别对上述桥梁工程领域各方面的内容进行了系统梳理:桥梁结构设计方面重点探讨了钢桥及组合结构桥梁、高性能材料与结构、深水桥梁基础的研究现状;桥梁建造新技术方面综述了钢结构桥梁施工新技术、预制装配技术以及桥梁快速建造技术;桥梁运维方面总结了桥梁检测、监测与评估加固的最新研究;桥梁防灾减灾方面突出了抗震减震、抗风、抗火、抗撞和抗水的研究新进展;同时对桥梁工程领域各方向面临的关键问题、主要挑战及未来发展趋势进行了展望,以期对桥梁工程学科的学术研究和工程实践提供新的视角和基础资料。（北京工业大学韩强老师提供初稿）
王成[3]（2020）在《华亭煤矿综采工作面刮板运输机故障诊断研究》文中研究说明故障诊断技术是针对机械设备的异常状态检测、异常状态原因识别及异常状态预测的各种技术的总称,本文以煤矿刮板输送机传动部为研究对象通过故障诊断技术研究故障数据的准确检测、提取及处理。刮板输送机作为连接工作面与外界的重要纽带,在煤矿开采过程中占有十分重要的位置,随着科技不断发展,刮板输送机己经发展到重型化、自动化,由于煤矿井下工作环境恶劣,工作面刮板输送机吨位大,安装工序繁杂,运输线路长系统复杂,刮板输送机长期处于冲击和高负载的情况,内部组件的损耗较快卡链、断链、脱齿、底链落道等故障时常发生,时刻威胁若工作面的生产效率。以华亭煤矿250102-2综采工作面SGZ1000/2×525型中双链前部刮板输送机为研究对象,主要研究了刮板输送机故障诊断技术,以及刮板输送机配套的变频器故障信号处理,研究内容如下:（1）分析刮板输送机内部结构,由机头传动部、机尾传动部和中间部组成,对故障分析得出故障主要发生在减速器,电机、刮板链、链轮轴组。变频器故障主要产生在主回路和控制回路上,并列举刮板输送机变频器的常见故障。（2）探讨第一代小波变换在故障诊断中的局限性,和第二代小波变换可以构造出与信号相匹配波形的优点。应用Matlab软件对轴承内圈故障和齿轮磨损故障波形数据进行三层小波分解重构,得到小波能量图谱判定故障频率范围。（3）对刮板输送机变频器故障信号应用MATLAB进行小波分解,提取变频器三相电流的各相低频能量值,经过归一化处理后得到三个与故障相关的特征向量。（4）研究基于模糊理论的模糊聚类理论和模糊C均值聚类算法（FCM）在刮板输送机故障分析的应用,运用模糊聚类对刮板输送机进行故障诊断理论分析。（5）选取减速器和电机的故障监测点,收集监测点故障数据之后提取2个观测点的200组数据,对数据进行归一化的处理。运用MATLAB 的 FCM算法对200 组数据进行了处理,得到了较为直观的FCM聚类结果图,取得了较好的聚类效果。论文以煤矿刮板输送机SGZ1000/2×525为研究对象,针对该输送机的多类故障,利用第二代小波变换得到小波能量图谱判定故障频率范围;引入模糊聚类理论和模糊C均值聚类算法（FCM）在刮板输送机故障分析的应用;得到较为直观的FCM聚类结果图,取得了较好的聚类效果。研究成果可以有效减少运输机故障,给煤矿安全高效生产提供依据。
李庆娅[4]（2020）在《高频电接触失效机理及可靠性研究》文中进行了进一步梳理连接器是通信系统中起连接作用的基础元器件,它被广泛应用于航空航天、新能源汽车、通信与数据传输、医疗等各个领域,同时,随着5G和6G通信技术的发展以及频率和信息传输速率的提高,使得连接器在性能方面的需求与日俱增。连接器经常暴露于外部自然环境或工作于复杂严苛的环境中,则会不可避免地受到这些环境因素的影响,导致性能发生恶化,降低连接器的可靠性,进而造成系统性能恶化。因此,对连接器的环境适应性及可靠性提出了新的要求和挑战。本文对高频电接触失效机理及可靠性进行研究,从理论建模、模拟仿真、实验测试相结合的方法开展了电接触失效对时频域特征变化的影响、电接触失效对调制信号传输的影响、电接触失效引起的电磁辐射特性、以及环境应力作用下的可靠性预计这四个内容的研究,全方位多层次地探索了电接触失效引起的一系列可靠性问题。该研究成果为连接器结构的优化设计及不同场合下型号的选取提供了一定的参考,且可适用于存在有电接触环节的其它器件的理论研究中,因此具有重要的理论与实际应用价值。本文主要研究工作及创新内容如下:1.从微观失效物理及等效电路模型的角度出发,建立了电接触失效特征与宏观时域和频域参数的关系模型,研究了电接触表面性能退化对射频信号传输的影响。依据实际故障连接器的结构、尺寸、材料等特性,建立存在故障连接器接触表面的等效电路模型。针对不同退化环境设计加速试验方案并进行试验,获得不同退化等级的连接器样品,分析不同退化程度的连接器接触表面微观形貌特征,探索等效电路模型中各参数的产生机理。根据连接器在时域中测试的反射电压、时域阻抗,以及在频域中的传输阻抗和散射参数,结合电路仿真,研究等效电路模型中各参数随连接器接触表面退化的变化规律和范围,分析不同退化程度的连接器对时频域参数的影响。2.从信号传输的角度揭示了电接触失效对模拟和数字调制信号的影响机理。基于电接触失效机理及传输线理论,建立失效接触表面及故障连接器的等效模型,采用理论建模及电路仿真模拟相结合的方法探索连接器退化对模拟调制信号AM、FM在时域波形、相位以及数字调制信号QPSK、π/4-DQPSK在星座图、误码率、误差矢量幅度方面的影响。设计并实施加速实验,获得不同等级的故障连接器样本,采用由信号源和示波器搭建的实验平台进行测试,实验和仿真结果的对比发现其一致性较好,进而从理论及实验测试的角度深层次地剖析接触退化对信号传输的影响机理并得到其影响规律。3.从电磁场的角度研究了接触失效产生的电磁泄漏信号,建立了互联装置中电接触的退化特征与电磁辐射特性的关系模型。针对搭建的互联装置,建立等效模型,分析接触失效对高频参数的影响。同时将连接器的内导体建模为泄漏源,依据连接器的实际物理尺寸及张量计算法推导得到泄漏源在时域中产生的辐射电磁场,并结合近场探头的传递函数获得电磁泄漏信号的解析表达式,从理论计算及实验测试的角度阐述了接触不良产生的电磁泄漏机理。采用近场探头测试由于接触不良产生的泄漏信号,并与理论计算结果进行对比,据此证明理论建模及实验测试方法均可较好阐释电接触失效引起的电磁辐射机理。4.基于电接触的失效机理,提出了一种适合于评估电连接器可靠性的性能预测方法,分别选取接触电阻和高频散射参数这两个性能退化量来评估连接器的可靠性。对于寿命预测,首次考虑温度和颗粒物浓度应力的作用,进行可靠性建模,采用均匀设计方法确定加速试验方案并实施试验,测量接触电阻值并以此数据来估计可靠性方程中的未知参数,得到电连接器在温度和颗粒物浓度综合应力下的寿命模型,据此预测其可靠寿命。对于高频性能预测,基于轻微和严重两种退化等级的高频散射参数,选取训练和测试数据,采用BP和Elman神经网络预测连接器不同退化等级下的高频参数,并选择MSE评判预测精度,比较两种神经网络预测的准确性。
韩凤霞[5]（2020）在《高端数控机床服役过程可靠性评价与预测》文中认为随着新一代信息技术、人工智能技术与制造技术的不断融合,制造产业向智能化转型已成为发展的必然趋势。高端数控机床及由其组成的柔性制造系统是智能制造的重要基础。高端数控机床服役过程中,使用工况多变、运行环境复杂,导致数控机床系统性能状态呈现不可逆的退化趋势。在服役阶段,性能劣化及频繁的故障会严重的影响加工精度和生产效率。因此,如何保证数控机床的服役性能成为了设计者、生产厂商及使用者共同关注的焦点问题。对于高端数控机床,其部件退化特征多样,可靠性数据具有小样本特征,传统的基于失效数据的单一性能评估方法有一定的局限性。本文基于“状态监测数据”、“标准S形试件”及“多源数据融合”,在寿命预测、整机运行可靠性评价方面对高端数控机床的服役性能进行评价与预测。主要研究内容如下:（1）构建了基于混合预测方法的关键部件剩余寿命预测模型。对于退化型失效的数控机床关键功能部件,由于运行工况、使用环境、维修程度等因素的影响,功能部件的退化程度和失效时间存在较大的离散性。采用数据驱动和人工智能相结合的综合预测方法,构建了基于RVM和改进幂函数相结合的剩余寿命预测模型,该模型可以适应退化过程的不确定性,在不影响实际的切削过程的前提下,快速、便捷地对运行状态进行评估并对剩余寿命进行预测。（2）研究了基于S试件的高端数控机床整机运行可靠性的评价方法。对于服役阶段的高端数控机床,在复杂、多因素动态作用下,使其运行性能及精度保持性在时间维度内的退化情况各异。目前,在运行工况下,基于加工精度的运行可靠性评价还没有形成统一的标准。探讨了结合面性能劣化与加工精度映射的误差传递模型,提出基于S形试件整机运行可靠性的评价模型。该模型通过标准化S试件的加工工况,对整机施加恒定的激振力,定期监测固定切削工况的特征信号。构建三个维度评价指标（熵值维度、三维希尔伯特幅值谱的可视化维度,边际谱的重心频率的数值量化维度）来综合评估机床的劣化程度,从而对数控机床整机的运行性能及加工质量进行量化与评估。（3）构建了多源信息融合的高端数控机床综合可靠性评价模型。高端数控机床的运行可靠性不但与设计制造阶段的固有可靠性有关,而且与服役阶段的使用维修水平相关。系统地研究了维修履历数据、运行状态信息、加工精度三个维度的可靠性数据融合建模方法,构建了基于模糊层次分析法的高端数控机床综合可靠性评价模型。建立了运行可靠性及质量可靠性评价指标体系,提出的可靠性评估方法既能兼顾机床故障时间反映的“先天因素”,也能兼顾运行状态和加工质量反映的“后天因素”,以此多维度、准确地评价数控机床的综合可靠性。（4）构建了基于模糊贝叶斯网络的生产线中数控机床可靠性评价模型。深度融合子系统可靠性实验数据、现场运维数据、相似系统的维修数据。将模糊理论和贝叶斯网络相结合,解决了多态系统各根节点状态概率难以精确获得的问题,提高了处理不确定性问题的能力。（5）提出了基于寿命预测的联合维修决策模型。为保障高端数控机床高可靠性、低成本运行,针对计划维修容易造成过修或欠修,提出了基于视情维修与计划维修的联合决策模型。该模型综合利用了关键功能部件的整体的寿命分布函数及个体部件的寿命预测结果,以平均维修费用最小为优化目标,采用维修时间间隔和剩余寿命维修阈值为优化变量。通过蒙特卡罗仿真进行了维修费用、维修间隔及维修阈值的协同分析,为维修方案的决策及维修费用的预算提供技术支撑。
杨英豪[6]（2020）在《数控成形磨齿机可靠性技术的分析与研究》文中提出数控成形磨齿机自问世以来便定位于中高端装备并得到广泛的应用。目前我国在该领域的研究工作取得了长足的进展,但依然还存在技术竞争力不足、自主化程度低、难以走出去的困境,这主要是由于我国数控成形磨齿机在可靠性、一致性及稳定性等一些核心指标上难以达到国际先进水平。因此开展数控成形磨齿机可靠性研究工作对于我国工业的发展及实现制造强国战略具有重要的意义。本文在总结国内外可靠性技术的发展与研究趋势基础上,围绕数控成形磨齿机可靠性相关技术展开了一系列比较深入的研究,全文的研究工作主要包括:（1）对可靠性建模方法进行了分析。内容主要包括可靠性评价特征量及之间的相互关系、可靠性分布模型的建立、求解及检验。其中对分布模型的求解与检验进行了重点分析,推导了基于极大似然（MLE）的参数估计求解过程,引入了如Mann、灰色关联度分析、误差面积比指数等效果较好的分布模型检验方法,为可靠性评估的研究提供了基础。（2）对小样本可靠性评估方法进行了研究。针对小样本问题,在传统可靠性建模及可靠性评估流程基础上,研究了基于径向基（RBF）神经网络的扩充算法,该算法通过不断学习调整之后可以较好的实现对可靠性数据的扩充,由此提出来了一种新的数控机床可靠性评估流程。最后利用建立的方法实现了对数控成形磨齿机的可靠性评估,并验证了该方法在处理小样本可靠性评估问题时具有独特的优势和有效性。（3）对数控成形磨齿机进行了故障综合分析。首先分析了基于经验模态分解（EMD）的振动信号故障特征提取技术,并通过实验验证了该方法对于实现机床设备的故障检测具有可用性和有效性;其次进行了故障树分析（FTA）,完成了对机床各主要子系统及整机系统的故障建树和分析,理清了机床故障事件之间的逻辑因果关系,分析了系统的故障谱及存在的薄弱环节,为实现故障排除的快速响应和延长机床无故障工作时间提供了参考借鉴。（4）研究了基于模糊FMECA的可靠性风险评价方法。首先对机床各子系统主要故障模式做了详细分析,并相应地提出了改善措施;其次针对传统风险评价方法存在的问题,利用模糊风险评价模型完成了对数控成形磨齿机的可靠性风险评价。评价结果为采取合理的预防性措施,降低故障产生的不利影响,从而提高整机的可靠性水平提供了相关借鉴。最后根据研究工作建立了数控成形磨齿机可靠性提升流程,对于实现机床可靠性持续增长具有重要的指导意义。
李晓雷[7]（2020）在《高档数控车床的可靠性设计及试验技术研究》文中研究指明机床作为制造业生产的“母机”,其发展程度直接影响着国家工业的发展水平。目前在中高档数控机床方面,与国外先进机床仍存在着较大的差距。其中,最明显的差距体现在机床的可靠性上。为了支撑“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项的实施,本论文依托“千台国产数控车床可靠性提升工程”课题展开研究。高档数控车床的可靠性与设计、制造、试验和应用等息息相关,本文针对目前存在的主要技术难点,重点从设计和试验环节展开研究。论文首先针对目前数控车床缺乏可靠性设计的问题,对整机进行了可靠性设计与分析研究。采用极大似然估计法和Edgeworth级数法建立了数控车床的可靠性模型,并得出了Edgeworth级数对数控车床的故障间隔数据建模的正确性比较好的结论。考虑到数控车床的可靠性取决于各功能部件的可靠性,基于模糊-熵权法对数控车床进行了可靠性分配。这为对功能部件供应商提出可靠性要求提供了基础。对ETC系列的数控车床整机进行了失效模式和影响分析（Failure Mode and Effect Analysis,FMEA）并建立了FMEA分析表,并对数控车床的潜在问题进行了改进。刀架是高档数控车床的关键性和典型性功能部件,其结构复杂、转位精度要求高,在实际应用中转位精度的可靠性对机床的影响很大。因此对动力伺服刀架的定位精度的可靠性和灵敏度进行了分析。通过分解刀架转位定位过程,将其考虑为具有两个子模块传动机构和锁紧机构的串联系统。锁紧模块部分的输入变量为传动模块的输出变量。由于整个系统的转位误差最终取决于锁紧机构的精定位过程,将刀架简化并建立三齿盘有限元模型。根据人工神经网络理论,获得刀架的转位偏差与设计变量之间的函数关系,采用可靠性摄动法计算出其精度可靠性并研究分析其精度可靠性灵敏度。为了实现对高档数控车床的可靠性评价,研究了基于大样本数据的可靠性现场试验方法。给出了现场试验方案和方法、试验数据的采集和处理、机床故障的判定及计数原则。建立了高档数控机床的可靠性评价指标。在以前常用的评价方法中,各种用于评价的指标的相对权重是模糊的,都是评价者根据自己的主观意向,参考了多种信息后对其量化。这样得到的评价结果并不能真实地反应其可靠性水平,而本文拟引入熵权法到评价体系中来反映可靠性的水平。最后对两种数控车床的故障数据进行了可靠性综合评价。最后,考虑到目前缺乏可靠性加载试验研究的现状,开发了伺服刀架和主轴的可靠性加载试验装置。伺服刀架可靠性加载试验装置采用伺服阀控制的液压油缸实现对伺服刀架的动态加载,主轴可靠性加载试验装置采用测功机实现扭矩加载、采用液压缸实现径向和轴向加载。编制了伺服刀架和主轴的可靠性试验流程。分别对3台伺服刀架和2台主轴进行了可靠性加载试验并采集了故障数据。通过对其可靠性评价指标的分析,掌握了被测伺服刀架和主轴的可靠性水平。
牛国成[8]（2020）在《流程工业复杂生产系统可靠性评估方法研究》文中指出复杂流程工业系统由多机电设备和多生产工艺环节组成,是连续性且工艺逻辑依存的生产和制造过程。为实现全面评估复杂流程工业系统可靠性状况,及时发现运行系统中隐藏的问题,确切了解系统的运行状态,准确分析出解决问题的最佳方案是系统可靠性研究的主要技术问题。本文从信息可靠性处理、故障状态诊断、单设备的可靠性判定、多设备复杂系统实时可靠性分析、线下的健康状态定量分析与预测以及可靠性研究方案、方法的效率评估展开研究。1.为实现流程工业信息的可靠性处理,提出一种组合模态分解结合奇异值分解的算法（ECMD-SVD）的特征提取方法。首先采用组合模态分解算法分解原始信号,依据相关系数和峭度的粗细选规则确定固有模态函数IMF并重构信号;其次由重构信号构建hankle矩阵,进行SVD分解,运用奇异值最大差分谱确定重构信号有效阶次并重构信号;最后,对经双重降噪的重构信号包络分析实现信号特征提取。本算法应用在滚动轴承故障振动信号的特征提取中,实验结果表明本算法用于特征提取时效果良好。2.在ECMD-SVD特征提取可靠性信息的基础上,提出故障多尺度散布熵表征下的参数寻优支持向量机（MDE-SVM）和混合高斯连续隐马尔可夫模型（MDE-GMM-CHHM）的故障诊断方法。以经ECMD-SVD滤波的轴承多种故障振动信号重构信号多尺度散布熵作为特征向量,建立了多种优化方法的MDE-SVM最佳分类模型,模型分类效果良好,并验证了ECMD-SVD信号特征提取方法的科学性。建立MDE-GMM-CHHM模型,设计前向概率标定法和最大似然概率对比法实现滚动轴承多故障的精确诊断。3.为定量分析多设备复杂系统实时可靠性,提出了综合考虑产品、效率、设备、能耗和损耗等因素为一体的复杂系统运行状态的健康度评估指标体系。利用相关信息熵定量分析复杂系统实时健康度,即研究了评估参量的选取、关联规则的挖掘和属性量化的方法,设计运用可靠度、互信息熵和行为模式组合表示系统健康度的方案。通过实例进行方法设计、结果分析和效果验证。4.为定量评估和预测单一设备和复杂系统的健康度,提出一种将层次分析法、物元信息熵与组合赋权法综合用于生产系统健康度定量评估的方案。研究了单设备和复杂系统物元信息熵建立方法、主客观权重和联合权重的确定及基于复合物元关联熵定量计算健康度,并将其用于电力变压器和啤酒灌装生产线的健康度评估。建立了参数寻优支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的健康度最佳预测模型,实现对变压器和啤酒灌装生产线健康度的预测。5.针对可靠性分析方案准确性和效率评价问题。提出了将meta分析方法应用于6.机电设备可靠性建模方法的效率评价中,在充分研究了meta分析模型建立的方法、异质性判断、累积效应量的合并和研究结果的综合分析与评价基础上,设计了利用meta分析对数据驱动方法、物理失效模型方法及两者相结合方法在同类机电设备性能退化的建模效果分析。并运用网状meta分析法分析多种数据驱动方法在同一机电设备寿命预测上的应用效果评价。
任竹鹏[9]（2020）在《数据驱动的机床零部件故障诊断及预测性维护研究》文中进行了进一步梳理随着科学技术的飞速发展,制造业在国民经济中愈发重要。在大数据、智能制造的工业生产背景下,维护、装备都是智能制造核心的要素,如何利用生产数据去解决故障、预测故障非常重要。齿轮和轴承都是最典型的旋转设备传动部件,长期在高负载、高转速状态下工作机器容易出现故障。由轴承与齿轮故障所引发的旋转机械故障不是少数,并且它们一旦发生故障会引发许多连锁反应。所以,在机床的故障诊断方面轴承与齿轮一直都是重点研究方向,在研究故障的基础上,如何去做预测性维护也是一个延伸点。本论文以齿轮和轴承为研究对象,进行故障诊断和预测性维护研究。主要的研究内容有以下几点:研究轮齿折断这种齿轮失效形式的特点,对采集的声音信号使用分步研究的方法进行预处理。使用统计的方法-主成分分析法,将原始变量满足条件的主成分作为特征样本,将特征送入Pca-LSSVM、Ga-Pca-LSSVM、Pso-Pca-LSSVM三种改进的支持向量机优化模型进行诊断,结果验证了模型的有效性和准确性。以凯斯西储大学轴承故障的数据集为研究对象,选择基座端、风扇端与驱动端轴承的振动信号,进行FFT、EMD、小波包分解分析研究。决定使用小波包分解法提取故障特征向量,将特征送入Gs-Pca-Lssvm、Ga-Pca-Lssvm、Pso-Pca-Lssvm三种改进的支持向量机模型进行故障诊断,有效的实现了状态类型的识别,准确率高。进行机床预测维护的理论研究,对预测维护提出了一种基于数据知识本体的诊断推理模型。根据知识本体的诊断推理,从抽取语义知识构建相应的维护诊断语义知识库到使用知识共享机制来达到推理故障成因和维护决策支持目的。这一理论研究在数据知识语义的支持下,进行全生命周期研究。利用设备状态-征兆故障及映射-征兆相关算法来实现从机床特征状态空间到故障征兆空间的映射,进行演绎、归纳、溯因推理最终实现维护决策,达到动态诊断与静态维护知识的统一。
曾文彬[10]（2020）在《多状态缸体生产线可用性分析及优化策略研究》文中提出伴随着改革开放40年的巨大成功,我国制造业不仅为国内经济和社会发展做出了重要贡献,而且成为了推动世界经济增长的主要引擎。但是,面对当前复杂多变的国际竞争格局对我国制造业形成的“双向”挑战,以及未来一个时期内新一轮科技革命带来的产业变革,我国制造业必须以提高制造业创新能力和基础能力为重点,推进信息技术与制造技术深度融合,促进制造业朝高端、智能、绿色、服务方向发展,培育制造业竞争新优势。缸体生产线作为汽车制造业中的关键环节,是由多类型生产设备,如高档数控机床、机器人和检测设备等组合而成的复杂系统。为了保障缸体加工的生产效率,企业对缸体生产线及其组成设备的可用度具有很高的要求,否则由于设备故障造成的生产线停产很可能导致企业付出巨大的违约损失;而且,由于不同设备具有不同的可用度和老化特性,使得缸体生产线在其寿命周期内也具有多状态的可用度并呈现劣化趋势。当前有关缸体生产线可用度的研究主要关注生产线及其设备的稳态可用度,关于寿命周期内生产线可用性随时间变化及优化策略研究仍存在空白。鉴于以上原因,本文依托国家重大专项课题,以国内某发动机缸体生产线为研究对象,从多状态系统的角度提出了寿命周期内缸体生产线及其组成设备的可用性随时间变化的过程,并定义为动态可用度,并基于评估结果有针对的提出两种缸体生产线寿命周期内动态可用度优化策略。论文主要研究内容如下:（1）基于非齐次马尔科夫奖励模型（Non-homogeneous Markov reward model,NHMRM）提出缸体生产线组成设备寿命周期内可用性统计分析方法,并以该生产线中主要生产设备——加工中心为例说明所提出方法的可行性和优越性。该方法考虑加工中心多故障模式特征,认为寿命周期内加工中心运行状态的变化是由其系统模块状态变化引起的,得到了多状态加工中心的状态转移过程;利用NHMRM计算寿命周期内加工中心状态变化所累积的奖励,进而得到多状态加工中心动态可用度。为后续缸体生产线动态可用性分析和优化提供了重要的分析基础。（2）针对传统多状态系统分析过程中常见的“状态维度爆炸问题”,提出了基于Lz变换方法的多状态缸体生产线动态可用度评估方法。该方法首先根据缸体生产线组织结构和设备故障过程建立了可靠性框图;然后依据可靠性框图选定相应的通用生成算子将单个设备的Lz变换进行整合得到生产线的Lz变换,进而定量地确定缸体生产线在不同产能要求下的动态可用度和相应产能变化,为企业安排合理的生产任务提供决策依据;最后进行生产线重要度分析,确定影响缸体生产线动态可用度的关键工位,为后续生产线动态可用度优化策略研究做好准备。（3）考虑生产现场采用的事后维修结合年度小修及随机大修的维修实际,以关键工位可靠性相关成本和预期可用度水平为约束,制定关键工位最优维修计划。首先利用Kijima虚拟寿命模型和扩展周期性不完全预防维修（EPIPM）模型确定关键工位在经历预防维修后故障率变化情况;然后采用NHMRM确定寿命周期内关键工位维修优化目标函数;引入遗传算法（Genetic algorithm,GA）确定关键工位在寿命周期内的最佳维修计划。最终,通过数值案例证明所提出方法对优化该生产线动态可用度是可行有效的。（4）考虑缸体生产线各工位产能不平衡及现场工位间无缓存区的实际情况,提出基于两阶段随机模型的生产线中间缓存区容量分析方法,研究中间缓存区容量对老化设备动态可用度的影响并以此提出合理的中间缓存区设计方案,实现缸体生产线动态可用度优化目标。两阶段随机模型的第一阶段是要生成既不堵塞也不饥饿的等效加工域模型;第二阶段考虑中间缓存区有使生产系统的刚性联结转化为柔性连接作用,建立等效生产线的动态可用度模型;然后按照预期的可用度要求,确定缸体生产线中间缓存区设计方案。结果表明,合理的中间缓存区容量设计能有效地提高缸体生产线动态可用度。最终通过比较两种优化策略对该缸体生产线动态可用度的改善效果,选出效果更佳的优化策略,为后续实际进行该生产线可用度优化工作或新生产线布局方案设计提供决策依据。
二、神经网络技术在装备不工作状态可靠性研究中的应用（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、神经网络技术在装备不工作状态可靠性研究中的应用（论文提纲范文）
（1）机床再制造可靠性分配方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状分析 |
| 1.2.1 再制造领域研究现状 |
| 1.2.2 机床再制造可靠性分配研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第2章 机床再制造可靠性分配理论基础 |
| 2.1 机床再制造可靠性分配的概念与内涵 |
| 2.1.1 可靠性分配原理及机床常用可靠性指标 |
| 2.1.2 机床再制造可靠性分配的概念 |
| 2.1.3 机床再制造可靠性分配的内涵 |
| 2.2 机床再制造不确定性分析 |
| 2.2.1 机床再制造的基本流程 |
| 2.2.2 机床再制造的不确定性及其表现形式 |
| 2.3 机床再制造多级可靠性分配流程框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 机床再制造部件级可靠性分配方法 |
| 3.1 机床再制造部件级可靠性分配模型与分析 |
| 3.2 机床再制造部件级可靠性分配 |
| 3.2.1 机床再制造可靠性分配影响因素权重确定 |
| 3.2.2 考虑故障影响的各部件可靠性分配综合系数确定 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 可靠性指标分配至各部件 |
| 3.3.2 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 机床再制造零件级可靠性分配方法 |
| 4.1 机床再制造零件级可靠性分配模型与分析 |
| 4.1.1 机床再制造零件级可靠性分配模型 |
| 4.1.2 机床再制造零件级可靠性分析 |
| 4.2 机床再制造零件级可靠性分配 |
| 4.2.1 机床再制造系统-子系统级可靠性分配 |
| 4.2.2 机床再制造子系统级-零件级可靠性分配 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 可靠性指标分配至子系统级 |
| 4.3.2 可靠性指标分配至零件级 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 机床再制造工艺级可靠性分配方法 |
| 5.1 机床再制造工艺级可靠性模型与分析 |
| 5.2 机床再制造工艺级可靠性分配 |
| 5.2.1 机床再制造工艺路线级可靠性分配 |
| 5.2.2 机床再制造加工工序级可靠性分配 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 可靠性指标分配至工艺路线级 |
| 5.3.2 可靠性指标分配至加工工序级 |
| 5.3.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表论文及参加课题情况 |
（2）中国桥梁工程学术研究综述·2021（论文提纲范文）
| 0引言（东南大学王景全老师提供初稿） |
| 1 桥梁工程研究新进展（东南大学王景全老师提供初稿） |
| 1.1新材料促进桥梁工程技术革新 |
| 1.2桥梁工业化进程与智能建造技术取得长足发展 |
| 1.3桥梁抗灾变能力显着提高 |
| 1.4桥梁智能化水平大幅提升 |
| 1.5跨海桥梁深水基础不断创新 |
| 2桥梁结构设计 |
| 2.1桥梁作用及分析（同济大学陈艾荣老师、长安大学韩万水老师、河北工程大学刘焕举老师提供初稿） |
| 2.1.1汽车作用 |
| 2.1.2温度作用 |
| 2.1.3浪流作用 |
| 2.1.4分析方法 |
| 2.1.5展望 |
| 2.2钢桥及组合结构桥梁（西南交通大学卫星老师提供初稿） |
| 2.2.1新型桥梁用钢的研发 |
| 2.2.2焊接节点疲劳性能 |
| 2.2.3钢结构桥梁动力行为 |
| 2.2.4复杂环境钢桥服役性能 |
| 2.2.5组合结构桥梁空间力学行为 |
| 2.2.6组合结构桥梁关键构造力学行为 |
| 2.2.7展望 |
| 2.3高性能材料 |
| 2.3.1超高性能混凝土（湖南大学邵旭东老师提供初稿） |
| 2.3.2工程水泥基复合材料（西南交通大学张锐老师提供初稿） |
| 2.3.3纤维增强复合材料（北京工业大学刘越老师提供初稿） |
| 2.3.4智能材料（西南交通大学勾红叶老师提供初稿） |
| 2.3.5展望 |
| 2.4桥梁基础工程（同济大学梁发云老师提供初稿） |
| 2.4.1深水桥梁基础形式 |
| 2.4.2桥梁基础承载性能分析 |
| 2.4.3桥梁基础动力特性分析 |
| 2.4.4深水桥梁基础工程面临的挑战 |
| 3桥梁建造新技术 |
| 3.1钢结构桥梁施工新技术（西南交通大学卫星老师提供初稿） |
| 3.1.1钢结构桥梁工程建设成就 |
| 3.1.2焊接制造新技术 |
| 3.1.3施工新技术 |
| 3.2桥梁快速建造技术（北京工业大学贾俊峰老师提供初稿） |
| 3.2.1预制装配桥梁上部结构关键技术 |
| 3.2.2预制装配桥墩及其抗震性能研究进展 |
| 3.2.2.1灌浆/灌缝固定连接预制桥墩及其抗震性能 |
| 3.2.2.2无黏结预应力连接预制桥墩及其抗震性能 |
| 3.3桥梁建造技术发展态势分析 |
| 4桥梁运维 |
| 4.1监测与评估（浙江大学叶肖伟老师、湖南大学孔烜老师、西南交通大学崔闯老师提供初稿） |
| 4.1.1监测技术 |
| 4.1.2模态识别 |
| 4.1.3模型修正 |
| 4.1.4损伤识别 |
| 4.1.5状态评估 |
| 4.1.6展望 |
| 4.2智能检测（西南交通大学勾红叶老师提供初稿） |
| 4.2.1智能检测技术 |
| 4.2.2智能识别与算法 |
| 4.2.3展望 |
| 4.3桥上行车安全性（中南大学国巍老师提供初稿） |
| 4.3.1风荷载作用下桥上行车安全性 |
| 4.3.1.1车-桥气动参数识别 |
| 4.3.1.2风载作用下桥上行车安全性评估 |
| 4.3.1.3风浪作用下桥上行车安全性 |
| 4.3.1.4风屏障对行车安全性的影响 |
| 4.3.2地震作用下行车安全性 |
| 4.3.2.1地震-车-桥耦合振动模型 |
| 4.3.2.2地震动激励特性的影响 |
| 4.3.2.3地震下桥上行车安全性评估 |
| 4.3.2.4车-桥耦合系统地震预警阈值研究 |
| 4.3.3长期服役条件下桥上行车安全性 |
| 4.3.4冲击系数与振动控制研究 |
| 4.3.4.1车辆冲击系数 |
| 4.3.4.2车-桥耦合振动控制方法 |
| 4.3.5研究展望 |
| 4.4加固与性能提升（西南交通大学勾红叶老师提供初稿） |
| 4.4.1增大截面加固法 |
| 4.4.2粘贴钢板加固法 |
| 4.4.3体外预应力筋加固法 |
| 4.4.4纤维增强复合材料加固法 |
| 4.4.5组合加固法 |
| 4.4.6新型混凝土材料的应用 |
| 4.4.7其他加固方法 |
| 4.4.8发展展望 |
| 5桥梁防灾减灾 |
| 5.1抗震减震（北京工业大学贾俊峰老师、中南大学国巍老师提供初稿） |
| 5.1.1公路桥梁抗震研究新进展 |
| 5.1.2铁路桥梁抗震性能研究新进展 |
| 5.1.3桥梁抗震发展态势分析 |
| 5.2抗风（东南大学张文明老师、哈尔滨工业大学陈文礼老师提供初稿） |
| 5.2.1桥梁风环境 |
| 5.2.2静风稳定性 |
| 5.2.3桥梁颤振 |
| 5.2.4桥梁驰振 |
| 5.2.5桥梁抖振 |
| 5.2.6主梁涡振 |
| 5.2.7拉索风致振动 |
| 5.2.8展望 |
| 5.3抗火（长安大学张岗老师、贺拴海老师、宋超杰等提供初稿） |
| 5.3.1材料高温性能 |
| 5.3.2仿真与测试 |
| 5.3.3截面升温 |
| 5.3.4结构响应 |
| 5.3.5工程应用 |
| 5.3.6展望 |
| 5.4抗撞击及防护（湖南大学樊伟老师、谢瑞洪、王泓翔提供初稿） |
| 5.4.1车撞桥梁结构研究现状 |
| 5.4.2船撞桥梁结构研究进展 |
| 5.4.3落石冲击桥梁结构研究现状 |
| 5.4.4研究展望 |
| 5.5抗水（东南大学熊文老师提供初稿） |
| 5.5.1桥梁冲刷 |
| 5.5.2桥梁水毁 |
| 5.5.2.1失效模式 |
| 5.5.2.2分析方法 |
| 5.5.3监测与识别 |
| 5.5.4结论与展望 |
| 5.6智能防灾减灾（西南交通大学勾红叶老师、哈尔滨工业大学鲍跃全老师提供初稿） |
| 6结语（西南交通大学张清华老师提供初稿） |
| 策划与实施 |
（3）华亭煤矿综采工作面刮板运输机故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 模糊故障诊断方法 |
| 1.3.2 神经网络故障诊断技术 |
| 1.3.3 专家系统的故障诊断技术 |
| 1.3.4 其他故障诊断技术 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 刮板运输机故障分析 |
| 1.4.2 故障诊断中的信号处理 |
| 1.4.3 刮板运输机变频器故障诊断分析 |
| 1.4.4 故障诊断方法 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 2 刮板运输机故障分析 |
| 2.1 刮板运输机内部结构分析 |
| 2.1.1 机头传动部 |
| 2.1.2 机尾传动部 |
| 2.1.3 中间部 |
| 2.2 刮板运输机故障分析 |
| 2.3 刮板运输机变频器故障分析 |
| 2.3.1 主回路常见故障 |
| 2.3.2 基本控制回路常见故障 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于小波变换的故障信号特征提取 |
| 3.1 信号处理 |
| 3.2 小波变换 |
| 3.2.1 第一代小波变换在故障诊断中的局限性 |
| 3.2.2 插值细分法的应用 |
| 3.2.3 第二代小波变换的多相表示与等效滤波器 |
| 3.2.4 第二代小波包的分解和重构 |
| 3.3 刮板输送机传动部分故障信号处理 |
| 3.4 刮板输送机变频器故障信号处理 |
| 3.4.1 变频器故障特征提取方法 |
| 3.4.2 基于小波分解的能量特征提取方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于模糊理论的故障诊断技术 |
| 4.1 模糊理论 |
| 4.2 模糊聚类 |
| 4.2.1 聚类分析 |
| 4.2.2 模糊聚类分析 |
| 4.3 模糊C均值聚类算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 模糊理论在刮板输送机故障诊断上的应用 |
| 5.1 刮板输送机故障点的选取 |
| 5.1.1 减速器故障点的选取 |
| 5.1.2 电机故障点选取 |
| 5.2 刮板输送机故障数据处理 |
| 5.3 刮板输送机故障诊断 |
| 5.3.1 基于模糊聚类的故障诊断结构 |
| 5.3.2 基于模糊聚类的故障诊断的应用 |
| 5.3.3 仿真结果及分析 |
| 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 |
（4）高频电接触失效机理及可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电接触可靠性研究现状 |
| 1.2.2 连接器接触可靠性研究现状 |
| 1.2.3 电连接器可靠性及寿命预测研究现状 |
| 1.3 论文创新点 |
| 1.3.1 建立了电接触失效特征与宏观时域和频域参数的关系模型 |
| 1.3.2 揭示了电接触失效对模拟及数字调制信号的影响机理和影响规律 |
| 1.3.3 建立了电接触失效特征与互联装置电磁辐射特性的关系模型 |
| 1.3.4 提出了一种适用于评估电连接器可靠性的性能预测方法 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 第二章 电接触失效对时频域特征变化的影响研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电接触表面特征分析 |
| 2.2.1 表面粗糙度参数 |
| 2.2.2 表面粗糙度测试与分析 |
| 2.2.3 故障表面观测与分析 |
| 2.3 电接触失效引起的时域特征变化研究 |
| 2.3.1 时域反射计 |
| 2.3.2 实验设置 |
| 2.3.3 实验结果与讨论 |
| 2.3.4 模型建立与验证 |
| 2.4 电接触失效引起的频域特征变化研究 |
| 2.4.1 频域参数 |
| 2.4.2 实验设置 |
| 2.4.3 模型建立与分析 |
| 2.4.4 结果验证与讨论 |
| 2.5 电接触失效引起的时频域阻抗特征研究 |
| 2.5.1 阻抗模型建立 |
| 2.5.2 结果与验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 电接触失效对调制信号传输的影响研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 连接器等效模型建立 |
| 3.2.1 失效接触表面建模 |
| 3.2.2 失效连接器建模 |
| 3.3 电接触失效对模拟调制信号的影响研究 |
| 3.3.1 模拟调制信号简介 |
| 3.3.2 结果与讨论 |
| 3.4 电接触失效对数字调制信号的影响研究 |
| 3.4.1 数字调制信号简介 |
| 3.4.2 结果与讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电接触失效引起的电磁辐射特性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电接触失效模型及实验装置研究 |
| 4.2.1 模型搭建 |
| 4.2.2 实验装置 |
| 4.3 电接触失效对高频参数及频谱的影响研究 |
| 4.3.1 高频参数影响分析 |
| 4.3.2 泄漏频谱影响分析 |
| 4.4 电接触失效对泄漏信号的影响研究 |
| 4.4.1 等效模型建立与分析 |
| 4.4.2 泄漏信号建模研究 |
| 4.4.3 结果与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 环境应力作用下的可靠性预计研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 不同环境应力作用下的可靠性建模研究 |
| 5.2.1 环境应力引起接触失效机理分析 |
| 5.2.2 环境应力作用下的故障物理方程 |
| 5.2.3 失效寿命分布函数 |
| 5.3 温度和颗粒物综合应力作用下的寿命预测研究 |
| 5.3.1 加速试验方案 |
| 5.3.2 寿命预测分析 |
| 5.4 基于神经网络的高频性能预测方法研究 |
| 5.4.1 BP神经网络 |
| 5.4.2 Elman神经网络 |
| 5.4.3 高频性能预测算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的成果 |
（5）高端数控机床服役过程可靠性评价与预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 数控机床可靠性指标体系 |
| 1.3.1 数控机床固有可靠性 |
| 1.3.2 数控机床运行可靠性 |
| 1.3.3 数控机床加工精度可靠性 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 数控机床可靠性研究现状 |
| 1.4.2 寿命预测研究现状 |
| 1.4.3 数控机床精度评价研究现状 |
| 1.4.4 数控机床维修策略研究现状 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 1.5.1 综述总结与问题提出 |
| 1.5.2 本文主要内容 |
| 第2章 高端数控机床功能部件剩余寿命预测方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 性能退化相关概念 |
| 2.3 电主轴/刀柄结合面性能退化建模 |
| 2.3.1 主轴/刀柄性能退化指标构建 |
| 2.3.2 电流损耗与刀柄性能退化分析 |
| 2.3.3 小波包降噪 |
| 2.4 融合RVM和改进幂函数的预测模型 |
| 2.4.1 小波包熵 |
| 2.4.2 相关向量机概述 |
| 2.4.3 回归模型及拟合性能评价 |
| 2.4.4 剩余寿命综合预测模型 |
| 2.5 实验验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于S试件的高端数控机床运行可靠性评价 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于S试件的机床运行精度分析 |
| 3.2.1 S试件的结构特点 |
| 3.2.2 数控机床的运动误差分析 |
| 3.3 数控机床结合面动特性研究 |
| 3.3.1 数控机床结合面性质 |
| 3.3.2 结合面研究概述 |
| 3.4 高端数控机床切削过程中动态性能评价 |
| 3.4.1 运行状态感知 |
| 3.4.2 基于CEEMDAN的特征提取 |
| 3.4.3 基于S试件的运行状态评价 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多源信息数据数控机床综合可靠性评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高端数控装备的多源可靠性评价指标 |
| 4.2.1 基于故障时间的可靠性评价 |
| 4.2.2 基于运行状态的可靠性评价 |
| 4.2.3 基于加工质量的可靠性评价 |
| 4.3 高端数控装备多源信息融合评价体系 |
| 4.3.1 基于层次分析法的权重分配 |
| 4.3.2 基于故障数据的模糊可靠性评价 |
| 4.3.3 基于多源信息数控机床评价体系构建 |
| 4.3.4 实例验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于贝叶斯网络生产线中数控机床可靠性评价 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 航空结构柔性生产线可靠性评价模型 |
| 5.3 制造子系统信息融合及状态划分 |
| 5.4 构建多状态贝叶斯网络 |
| 5.5 实例验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于寿命预测的维修策略研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 维修保障与维修策略概述 |
| 6.2.1 维修决策模型 |
| 6.2.2 维修程度及优化决策 |
| 6.3 基于寿命预测的维修决策模型 |
| 6.3.1 视情维修相关研究 |
| 6.3.2 视情维修与定期维修的联合维修策略 |
| 6.3.3 基于维修时机和维修阈值的联合优化 |
| 6.4 蒙特卡罗仿真 |
| 6.5 实例验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 作者简介 |
| 详细摘要 |
（6）数控成形磨齿机可靠性技术的分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 可靠性技术的发展与研究趋势 |
| 1.3 数控机床可靠性国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 数控成形磨齿机可靠性建模分析 |
| 2.1 可靠性评价特征量 |
| 2.1.1 可靠性评价函数 |
| 2.1.2 可靠性评价指标 |
| 2.2 可靠性分布模型 |
| 2.2.1 威布尔分布及模型求解 |
| 2.2.2 指数分布及模型求解 |
| 2.2.3 正态分布及模型求解 |
| 2.2.4 对数正态分布及模型求解 |
| 2.3 可靠性分布模型检验 |
| 2.3.1 统计假设检验 |
| 2.3.2 拟合优度检验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于RBF神经网络的可靠性评估分析 |
| 3.1 RBF神经网络概述 |
| 3.1.1 RBF神经网络基本结构 |
| 3.1.2 RBF神经网络学习算法 |
| 3.2 基于RBF神经网络的扩充算法 |
| 3.2.1 RBF神经网络扩充算法设计及实现 |
| 3.2.2 RBF神经网络可靠性评估流程 |
| 3.3 算法实例分析 |
| 3.3.1 原始故障间隔时间分布模型求解 |
| 3.3.2 RBF神经网络扩充数据的产生及分析 |
| 3.3.3 数控成形磨齿机可靠性评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数控成形磨齿机故障综合分析 |
| 4.1 基于EMD的振动信号故障特征提取技术 |
| 4.1.1 EMD基本理论 |
| 4.1.2 实验数据采集 |
| 4.1.3 数据的处理与分析 |
| 4.2 数控成形磨齿机FTA分析 |
| 4.2.1 FTA基本理论 |
| 4.2.2 数控成形磨齿机系统及故障事件定义 |
| 4.2.3 数控成形磨齿机故障树建立 |
| 4.2.4 数控成形磨齿机故障树定性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于模糊FMECA的可靠性风险评价 |
| 5.1 传统FMECA可靠性风险评价 |
| 5.2 模糊风险评价模型 |
| 5.2.1 模糊语言变量 |
| 5.2.2 模糊综合评判 |
| 5.3 数控成形磨齿机子系统FMEA |
| 5.4 数控成形磨齿机子系统模糊风险评价(CA) |
| 5.4.1 电气控制子系统模糊风险评价 |
| 5.4.2 进给伺服子系统模糊风险评价 |
| 5.4.3 磨削砂轮子系统模糊风险评价 |
| 5.4.4 机床液压子系统模糊风险评价 |
| 5.4.5 冷却润滑子系统模糊风险评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（7）高档数控车床的可靠性设计及试验技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题来源与背景 |
| 1.2 选题的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外可靠性技术研究现状 |
| 1.3.2 国内可靠性技术研究现状 |
| 1.4 数控车床可靠性研究存在的问题 |
| 1.5 本论文研究的主要内容 |
| 第2章 高档数控车床整机的可靠性设计与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高档数控车床可靠性建模 |
| 2.2.1 基于极大似然估计法的可靠性建模 |
| 2.2.2 基于Edgeworth级数法的可靠性建模 |
| 2.3 基于模糊-熵权的可靠性分配法 |
| 2.3.1 车床子系统可靠度模型的建立 |
| 2.3.2 高档数控车床可靠性影响因素分析 |
| 2.3.3 高档数控车床模糊可靠性分配模型的建立 |
| 2.4 高档数控车床的FMEA分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 动力伺服刀架可靠性及灵敏度分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统参数化模型的建立 |
| 3.2.1 刀架结构原理 |
| 3.2.2 初始误差的确定 |
| 3.2.3 三齿盘有限元仿真模型 |
| 3.3 基于人工神经网络技术的可靠性求解 |
| 3.3.1 刀架转位偏差数学模型的构建 |
| 3.3.2 系统模型的可靠性计算 |
| 3.3.3 灵敏度的计算与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于大样本的数控车床可靠性试验及评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数控车床的可靠性试验技术 |
| 4.2.1 现场试验方案 |
| 4.2.2 试验机床的抽样 |
| 4.2.3 试验数据的采集 |
| 4.2.4 故障判定与计数原则 |
| 4.3 基于熵权理论的可靠性评价技术 |
| 4.3.1 可靠性评价指标的计算 |
| 4.3.2 基于熵权法的可靠性综合评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 关键功能部件的可靠性加载试验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 伺服刀架的可靠性加载试验 |
| 5.2.1 伺服刀架可靠性加载试验装置 |
| 5.2.2 伺服刀架可靠性试验及数据分析 |
| 5.3 主轴的可靠性加载试验 |
| 5.3.1 主轴可靠性加载试验装置 |
| 5.3.2 主轴可靠性试验及数据分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 附录 |
| 附录 A 数控车床FMEA分析表 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）流程工业复杂生产系统可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 流程工业系统可靠性研究的国内外现状 |
| 1.2.1 工业系统故障诊断研究现状 |
| 1.2.2 复杂系统健康度定量分析研究现状 |
| 1.2.3 可靠性研究效率评估研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 第2章 基于ECMD-SVD特征提取方法研究 |
| 2.1 模态分解算法 |
| 2.1.1 EMD理论 |
| 2.1.2 EEMD理论 |
| 2.1.3 CEEMDAN理论 |
| 2.1.4 ECMD理论 |
| 2.2 SVD理论 |
| 2.2.1 SVD定义及性质 |
| 2.2.2 SVD信号处理原理 |
| 2.2.3 SVD分量选取 |
| 2.3 基于排列熵的ECMD-SVD特征提取方法研究 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.4.1 数据 |
| 2.4.2 实例分析与结果讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于SVM与CHMM的故障诊断方法研究 |
| 3.1 基于多尺度散布熵的故障特征提取 |
| 3.1.1 多尺度散布熵算法 |
| 3.1.2 MDE参数选择 |
| 3.1.3 基于多尺度散布熵的故障特征提取 |
| 3.2 基于MDE-SVM的机电设备故障诊断方法研究 |
| 3.2.1 SVM分类问题研究 |
| 3.2.2 基于SVM故障分类建模 |
| 3.3 高斯混合模型的连续隐马尔可夫故障诊断 |
| 3.3.1 连续隐马尔可夫模型 |
| 3.3.2 CHMM故障诊断 |
| 3.3.3 GMM-CHMM参数优化估计 |
| 3.3.4 CHMM预测算法 |
| 3.4 GMM-CHMM算法实现过程中的问题 |
| 3.4.1 模型初始参数估计 |
| 3.4.2 数据下溢问题 |
| 3.4.3 HMM缺失条件分布问题 |
| 3.5 MDE-GMM-CHMM故障诊断实验部分 |
| 3.5.1 基于MDE-GMM-CHMM的滚动轴承故障诊断 |
| 3.5.2 实例分析与结果讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 复杂生产系统健康度的定量分析与预测研究 |
| 4.1 相关信息熵定量分析复杂系统实时健康度 |
| 4.2 基于相关信息熵的复杂生产线实时健康度实例分析 |
| 4.2.1 属性选取 |
| 4.2.2 模式图构建与评估精度选取 |
| 4.2.3 关联规则及最小置信度 |
| 4.2.4 评估属性量化方法 |
| 4.3 基于物元信息熵的系统健康度定量分析方法研究 |
| 4.3.1 基于AHP的主观权重 |
| 4.3.2 基于复合物元信息熵的客观权重 |
| 4.3.3 基于组合赋权法的复合物元联合权重 |
| 4.3.4 复合物元关联熵健康度的定量计算 |
| 4.4 单设备物元信息熵健康度实例分析 |
| 4.4.1 评价模型的建立 |
| 4.4.2 单设备健康度计算结果分析 |
| 4.5 复杂生产线物元信息熵健康度实例分析 |
| 4.5.1 评价模型的建立 |
| 4.5.2 复杂系统健康度的计算结果分析 |
| 4.6 健康度的预测方法 |
| 4.6.1 最小二乘支持向量机 |
| 4.6.2 LSSVM单设备健康度预测 |
| 4.6.3 复杂生产线健康度预测 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 meta分析在可靠性分析效率评价中的应用 |
| 5.1 基于meta分析寿命预测模型评价方法 |
| 5.1.1 meta分析基本原理 |
| 5.1.2 网状meta分析基本原理 |
| 5.2 实验部分 |
| 5.2.1 数据驱动与物理失效模型寿命预测效果评价 |
| 5.2.2 基于网状meta分析的寿命预测效率评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论及创新点 |
| 6.1.1 全文结论 |
| 6.1.2 创新点 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 相关程序代码 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（9）数据驱动的机床零部件故障诊断及预测性维护研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的意义与背景 |
| 1.2 装备故障诊断与预测维护技术 |
| 1.2.1 状态监测与故障诊断 |
| 1.2.2 治理预防与运行维护 |
| 1.2.3 数据驱动的诊断机理 |
| 1.3 故障诊断与预测维护的方法综述 |
| 1.3.1 机床零部件故障诊断国内外研究现状 |
| 1.3.2 机床零部件故障诊发展趋势 |
| 1.4 论文所研究的主要内容 |
| 1.5 论文的主要章节 |
| 第2章 相关理论基础研究 |
| 2.1 信号的获取处理 |
| 2.1.1 时域特征参数提取 |
| 2.1.2 频域特征参数提取 |
| 2.1.3 时频域特征参数提取 |
| 2.1.4 样本熵特征参数提取 |
| 2.2 支持向量机的相关理论 |
| 2.2.1 支持向量机概述 |
| 2.2.2 支持向量机理论背景 |
| 2.2.3 支持向量机的函数 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于改进支持向量机的齿轮故障诊断研究 |
| 3.1 齿轮的常见故障及振动机理 |
| 3.1.1 齿轮故障常见的形式 |
| 3.1.2 齿轮故障的产生原因 |
| 3.1.3 齿轮的振动机理 |
| 3.2 支持向量机的模型及改进 |
| 3.2.1 支持向量机模型 |
| 3.2.2 LS支持向量机模型 |
| 3.2.2.1 LS支持向量机 |
| 3.2.2.2 基于Ga、Pso算法的LS支持向量机参数寻优 |
| 3.3 轮齿折断的故障诊断及结果分析 |
| 3.3.1 实验平台的搭建 |
| 3.3.2 数据的获取及处理 |
| 3.3.3 故障诊断及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于特征提取的轴承故障诊断研究 |
| 4.1 轴承常见的故障和原因 |
| 4.2 轴承的振动机理与信号特征 |
| 4.3 特征提取下的支持向量机模型改进 |
| 4.4 轴承故障诊断及结果分析 |
| 4.4.1 轴承实验平台的搭建 |
| 4.4.2 轴承故障诊断的实验数据获取 |
| 4.4.3 轴承数据的特征提取分析 |
| 4.4.3.1 FFT分析 |
| 4.4.3.2 EMD分析 |
| 4.4.3.3 小波包分析 |
| 4.4.4 基于小波包分解的改进支持向量机滚动轴承故障诊断 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 机床预测维护与可靠性研究 |
| 5.1 全生命周期下预测维护的过程及特点 |
| 5.2 基于数据知识的机床预测维护与可靠性研究 |
| 5.2.1 机床数据的采集 |
| 5.2.1.1 机床数据层数据收集 |
| 5.2.1.2 机床子系统层数据收集 |
| 5.2.1.3 机床系统层数据收集 |
| 5.2.2 机床知识的获取 |
| 5.2.3 诊断知识推理 |
| 5.2.4 机床维护决策推理 |
| 5.2.5 CAK数控机床维护决策模型 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 在校期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）多状态缸体生产线可用性分析及优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 论文选题的背景和意义 |
| 1.3 课题国内外研究现状 |
| 1.3.1 生产线可用性研究发展与现状 |
| 1.3.2 数控机床可用性研究发展与现状 |
| 1.3.3 多状态系统可靠性研究发展与现状 |
| 1.4 论文主要研究内容和技术路线 |
| 第2章 基于NHMRM的多状态加工中心可用性分析 |
| 2.1 缸体生产线概述 |
| 2.2 NHMRM介绍 |
| 2.3 多状态加工中心可用性分析 |
| 2.3.1 多状态加工中心状态转移过程 |
| 2.3.2 系统模块故障率建模 |
| 2.3.3 系统模块维修率建模 |
| 2.3.4 加工中心动态可用度 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于Lz变换方法的多状态缸体生产线可用性分析 |
| 3.1 缸体生产线可靠性框图 |
| 3.2 Lz变换方法介绍 |
| 3.2.1 Lz变换方法定义和特征 |
| 3.2.2 Lz变换方法的运算规律 |
| 3.2.3 缸体生产线可用性 |
| 3.3 多状态缸体生产线可用性分析 |
| 3.3.1 多状态缸体生产线建模 |
| 3.3.2 多状态缸体生产线动态可用度分析 |
| 3.3.3 多状态缸体生产线重要度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于关键工位最佳维修计划的缸体生产线可用性优化策略 |
| 4.1 生产设备维修研究现状 |
| 4.2 关键工位维修优化分析方法 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 优化模型 |
| 4.2.3 基于遗传算法的优化模型分析 |
| 4.3 关键工位最佳维修计划分析 |
| 4.3.1 无大修时关键工位最佳维修计划 |
| 4.3.2 考虑大修时关键工位最佳维修计划 |
| 4.4 缸体生产线动态可用度优化效果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于中间缓存区容量分析的缸体生产线可用性优化策略 |
| 5.1 中间缓存区研究现状 |
| 5.2 基于两阶段随机模型的中间缓存区容量分析方法 |
| 5.2.1 系统介绍和模型假设 |
| 5.2.2 第一阶段:建立等效加工域模型 |
| 5.2.3 第二阶段:建立等效生产线动态可用度模型 |
| 5.3 缸体生产线动态可用度优化分析 |
| 5.3.1 OP10和OP20 相关中间缓存区设计方案 |
| 5.3.2 缸体生产线中间缓存区设计方案 |
| 5.3.3 中间缓存区容量影响分析 |
| 5.3.4 缸体生产线动态可用度优化结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、神经网络技术在装备不工作状态可靠性研究中的应用（论文参考文献）
- [1]机床再制造可靠性分配方法研究[D]. 吴国奥. 重庆工商大学, 2021(09)
- [2]中国桥梁工程学术研究综述·2021[J]. Editorial Department of China Journal of Highway and Transport;. 中国公路学报, 2021(02)
- [3]华亭煤矿综采工作面刮板运输机故障诊断研究[D]. 王成. 西安科技大学, 2020(02)
- [4]高频电接触失效机理及可靠性研究[D]. 李庆娅. 北京邮电大学, 2020(01)
- [5]高端数控机床服役过程可靠性评价与预测[D]. 韩凤霞. 机械科学研究总院, 2020
- [6]数控成形磨齿机可靠性技术的分析与研究[D]. 杨英豪. 河南科技大学, 2020(06)
- [7]高档数控车床的可靠性设计及试验技术研究[D]. 李晓雷. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [8]流程工业复杂生产系统可靠性评估方法研究[D]. 牛国成. 长春理工大学, 2020(01)
- [9]数据驱动的机床零部件故障诊断及预测性维护研究[D]. 任竹鹏. 贵州大学, 2020(04)
- [10]多状态缸体生产线可用性分析及优化策略研究[D]. 曾文彬. 吉林大学, 2020(08)