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基于数据驱动的滚珠丝杠副组件故障诊断与寿命预测研究

“中国制造 2025”提出了“以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以推进智能制造为主攻方向”的战略要求,设备故障预测与健康管理作为信息技术和制造业融合的关键点之一,也就变得越发重要。滚珠丝杠副拥有直线运动和旋转运动相互转换的功能,是机械传动中最常用的装置之一,常用于机械设备定位和加载。实现滚珠丝杠副组件的故障诊断与预测,对制造业实现高效的生产和运营具有重要意义。本论文中,在简要分析了滚珠丝杠副组件的结构特点以及常见的故障形式之后,结合半钢一次法成型机组合压辊丝杠副寿命预测项目,就滚珠丝昂福寿命预测试验台设计、滚珠丝杠副组件的故障诊断以及寿命预测三个方面展开研究。

  • 2021-07-01
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山西省装备制造业竞争力影响因素及提升策略研究

装备制造业是国家综合国力的重要体现,是为国家工业化发展提供专业技术装备的 战略性产业。近年来,装备制造业的发展也成为了山西省经济转型升级的重要依托,但 由于生产能力、技术创新能力等方面的不足,山西省装备制造业竞争力与同处中部地区 的安徽、江西等省份相比仍然存在着较大的差距。因此,山西省政府出台了一系列相关 政策来积极的应对挑战。2009 年,山西省出台了《山西省装备制造业调整和振兴规划》 促进我省装备制造业的转型升级;2017 年,制定《山西省“十三五”装备制造业发展规 划》引导我省产业规模平稳快速发展;2018 年,我省编制《山西省装备制造业发展 2018 年行动计划》来推动山西全省装备制造业的自主创新和转型升级。

  • 2021-07-01
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医药灌封机器人视觉定位与测量技术研究

随着我国经济的发展和医疗环境的改善,国内医药市场一直保持高速增长趋势。医药工业关乎着医药产品的生产成本和生产质量,是关系国计民生、社会稳定的重要产业。而以医药机器人为代表的高端智能制造装备将改变传统人工作业方式生产效率低、质量差、成本高等问题,也必将成为医药工业发展的新趋势。医药灌封机器人作为医药智能生产线上药液灌装和封口的重要装备,直接决定了医药产品的生产质量和效率。

  • 2021-07-01
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基于机器视觉的螺纹钢表面缺陷检测方法研究

螺纹钢作为现代建筑的基本材料应用广泛,在轧制过程中,如果不能及时发现表面存在的缺陷,会导致生产出大量废品,因此需快速检测出螺纹钢存在的缺陷,以便工作人员及时调整轧机压力或更换轧制设备。目前螺纹钢缺陷多采用人工检测,迫切需要自动快速智能检测系统来破解这一难题。本文研究基于机器视觉的螺纹钢表面缺陷检测方法,以提高螺纹钢生产的可靠性、产品质量和生产效率,推动我国螺纹钢生产行业向“智能制造”转型升级。

  • 2021-06-30
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(安防)深入浅出安防视频监控系统

安防监控系统是应用光纤、同轴电缆或微波在其闭合的环路内传输视频信号,并从摄像到图像显示和记录构成独立完整的系统,能实时、形象、真实地反映被监控对象,可以在恶劣的环境下代替人工进行长时间监视,通过录像机记录下来。视频安防监控系统video surveillance & control system(VSCS),指利用视频探测技术、监视设防区域并实时显示、记录现场图像的电子系统或网络。

  • 2021-06-30
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基于状态感知的智能车间多Agent调度策略研究

在智能制造这场新的工业革命浪潮中,全球制造业都面临着前所未有的变革、冲 击与机遇,各国分别制订了针对自身国情的发展战略。我国也于 2015 年提出“中国制造 2025”作为制造强国战略,制造业向着智能化发展是必然趋势。智能工厂作为智能制造的主要载体,具备一定的协调、重组、扩充特性及自主决策能力,且内部互联。

  • 2021-06-29
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基于加工过程特征的铣削加工智能控制知识库研究

智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是面向21世纪的先进制造模式,提高底层加工设备的智能水平是智能制造系统的重要研究内容之一。约束型自适应控制(Adaptive Constraint Control,ACC)作为加工过程智能化控制一直以来都是研究中的主要方向,它通过调节某个或多个参数使某一切削参数(切削力、扭矩、功率或温度)控制在一定约束范围内。但在加工过程自适应约束控制实施过程中,围绕自适应约束控制目标值的确定一直都没有很好的解决方案,常用的情况是在机床额定值约束下,考虑所选择的刀具几何参数、刀具材料、加工材料和进给参数等特征条件,根据经验确定一个约束估计值,这在很大程度上限制了机床功率的充分发挥和ACC的推广使用。因此,有必要依据不同的加工过程条件,利用人工智能技术处理非线性问题的特点,获取不同加工过程条件下的加工过程知识,智能化的决策出约束型自适应控制的控制目标,最大限度的发挥机床的工作效率,提高加工机器的智能化水平

  • 2021-06-29
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复杂工厂环境下的工作流识别研究

工作流识别技术可对生产车间内的监控视频进行计算与处理,实现对生产制造流程的快速精确的识别与检测,从而可帮助企业来规范制造工序、优化过程调度。与现有的工作流技术不同,工作流识别技术在很大程度上依赖于现有的计算机视觉技术,首先通过计算机视觉技术挖掘出视频中的潜在任务序列,随后通过建模或比对的方式重构出相应的工作流。然而,由于实际生产环境较为复杂(频繁的光线变化、物体之间彼此遮挡等问题),传统的依赖于目标物体检测与跟踪的动作识别方法无法达到有效的识别率,很难适用于复杂的生产制造环境。为了实现有效的工作流识别,本文将讨论通过机器学习、生物算法等思想,提出了两种新颖的算法框架

  • 2021-06-29
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