1、北京工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文基于網(wǎng)絡(luò)的嵌入式數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)及監(jiān)控技術(shù)研究姓名：楊健申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：機(jī)械電子指導(dǎo)教師：張慧慧20070401北爾1業(yè)人掌T掌博f：學(xué)位論義器信號(hào)的車削加工過(guò)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)平臺(tái)。6深入分析了車削機(jī)理，探討了車刀的銳利程度和加工用量對(duì)于車削質(zhì)量質(zhì)量的影響，指出了監(jiān)測(cè)刀具狀態(tài)的必要性。進(jìn)行了基于多傳感器的車削加工刀具狀態(tài)正交實(shí)驗(yàn)和單因素實(shí)驗(yàn)，在振動(dòng)加速度、電機(jī)電流和聲發(fā)射等三種監(jiān)測(cè)信號(hào)中，發(fā)現(xiàn)加速度信號(hào)對(duì)于刀具

2、磨損狀態(tài)最敏感，將其作為在線識(shí)別刀具狀態(tài)的特征信號(hào)。7提出了基于加速度信號(hào)的小波變換和模糊聚類相結(jié)合監(jiān)測(cè)車削刀具狀態(tài)的識(shí)別診斷方法，并應(yīng)用于車削加工過(guò)程監(jiān)測(cè)車削刀具三種狀態(tài)的識(shí)別診斷中。實(shí)例驗(yàn)證表明，該方法能夠有效地識(shí)別和診斷出車削加工過(guò)程中刀具的初磨狀態(tài)、磨損狀態(tài)和磨鈍破損故障狀態(tài)。深入地分析了加速度信號(hào)的時(shí)頻特征，成功地利用小波包分解等方法提取了表征車刀磨損狀態(tài)的加速度信號(hào)特征量。并構(gòu)建了小波包網(wǎng)絡(luò)對(duì)車刀狀態(tài)進(jìn)行了智能識(shí)別。8鑒于敏

3、捷制造對(duì)制造過(guò)程管理與維護(hù)的需求，研究并建立了制造系統(tǒng)智能維護(hù)單元的原型。嵌入式敏捷化智能維護(hù)單元是融網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、嵌入式技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和設(shè)備診斷維修技術(shù)為一體，能嵌入和集成在機(jī)床類被監(jiān)測(cè)對(duì)象中的嵌入式遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、診斷、維護(hù)和控制裝置。提出了基于Internet的嵌入式智能維護(hù)單元的基本構(gòu)架，介紹了其實(shí)現(xiàn)方案，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了遠(yuǎn)程維護(hù)系統(tǒng)模型和應(yīng)用實(shí)例，并針對(duì)系統(tǒng)的可靠性、網(wǎng)絡(luò)化和智能化要求，提出了基于多參數(shù)集成智能維護(hù)單元的網(wǎng)絡(luò)維護(hù)

4、解決方案和系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)。最后，以北京工業(yè)大學(xué)加工中一GCAl630車床為監(jiān)控對(duì)象，對(duì)嵌入式信號(hào)采集儀進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，實(shí)踐證明其各項(xiàng)功能都達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要求，并且具有較高的穩(wěn)定性和抗干擾能力，能滿足現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行的需要，結(jié)合加工裝備生產(chǎn)過(guò)程中的工程實(shí)際，以車削加工網(wǎng)絡(luò)化采集及監(jiān)控和刀具狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)控診斷中的智能狀態(tài)識(shí)別兩項(xiàng)重要功能為例說(shuō)明本系統(tǒng)運(yùn)作流程和模式，從實(shí)踐的角度驗(yàn)證采集及監(jiān)控系統(tǒng)的工程實(shí)際可行性。關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控；嵌入式系統(tǒng)；信號(hào)采集與