基于网络的嵌入式数据采集分析系统及监控技术研究

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1、北京工业大学博士学位论文基于网络的嵌入式数据采集分析系统及监控技术研究姓名：杨健申请学位级别：博士专业：机械电子指导教师：张慧慧20070401北尔1．业人掌T掌博f：学位论义器信号的车削加工过程监测系统平台。6．深入分析了车削机理，探讨了车刀的锐利程度和加工用量对于车削质量质量的影响，指出了监测刀具状态的必要性。进行了基于多传感器的车削加工刀具状态正交实验和单因素实验，在振动加速度、电机电流和声发射等三种监测信号中，发现加速度信号对于刀具磨损状态最敏感，将其作为在线识别刀具状态的特征信号。7．提出了基于加速度信号的小波变换和模糊聚类相结合监测车削刀具状态的识别诊断方法，并应用于车削

2、加工过程监测车削刀具三种状态的识别诊断中。实例验证表明，该方法能够有效地识别和诊断出车削加工过程中刀具的初磨状态、磨损状态和磨钝破损故障状态。深入地分析了加速度信号的时频特征，成功地利用小波包分解等方法提取了表征车刀磨损状态的加速度信号特征量。并构建了小波包网络对车刀状态进行了智能识别。8．鉴于敏捷制造对制造过程管理与维护的需求，研究并建立了制造系统智能维护单元的原型。嵌入式敏捷化智能维护单元是融网络技术、嵌入式技术、数字信号处理技术和设备诊断维修技术为一体，能嵌入和集成在机床类被监测对象中的嵌入式远程监测、诊断、维护和控制装置。提出了基于Internet的嵌入式智能维护单元的基本构

3、架，介绍了其实现方案，在此基础上构建了远程维护系统模型和应用实例，并针对系统的可靠性、网络化和智能化要求，提出了基于多参数集成智能维护单元的网络维护解决方案和系统关键技术。最后，以北京工业大学加工中一G,CAl630车床为监控对象，对嵌入式信号采集仪进行现场测试，实践证明其各项功能都达到了系统设计的要求，并且具有较高的稳定性和抗干扰能力，能满足现场运行的需要，结合加工装备生产过程中的工程实际，以车削加工网络化采集及监控和刀具状态网络化监控诊断中的智能状态识别两项重要功能为例说明本系统运作流程和模式，从实践的角度验证采集及监控系统的工程实际可行性。关键词网络监控；嵌入式系统；信号采集与

4、分析；小波包；神经网络；AbstractWitlltheneedofthemanufacturinginformation,anewwebbaseddiagnosisservicesystemformanufacturingequipmentsandprocesswasputforward．Embedded0Sandrelatedwebtechniqueswereintroducedintothewebbaseddiagnosisservicesystem,comb“ng、vitIlthedigitalsignalprocess，intelligentdiagnosticmethod

5、andthetheoryofmonitoringprocesscontrol，thewebbaseddiagnosisservicesystemWaSdevelopedtOprovideaninformation．shared,intemet-opened．operableandcomprehensiveservice．Additionally,n圮kcYtechniquetorealizethesystemwasinvestigated．Meanwhile．withthewideapplicationofinformationtechnologyintheadvancedmanuf

6、actureindustry,therunninginformationofmachinearedigitizedandnetworked屯0providetheremotewebmonitoringandthemalfunctiondiagnosisservicesforthemachine．Butpresentlymostexistingmachinescall’thavetherunninginformationdigitizedandnetworked．SOtheymustbereconstructedandupgradedtomakefulluseofmodeminform

7、ationresources．AndtheembeddedsignalcollectoriSiusttheplatformthatisdevelopedtohelptheexistingoldmachineshavethecapabilityofmakingrunninginformationdigitizedandnetworked．TheembeddedsignalcollectormustbeabletOcollecttherunninginform