面向数字化设计制造集成技术的故障诊断产业信息资源协同研究

发布时间：2017-10-10 22:29

  本文关键词：面向数字化设计制造集成技术的故障诊断产业信息资源协同研究

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【摘要】：在推进制造业由大国向强国迈进,实现中国制造2025战略目标的过程中,先进的制造技术是保证目标实现的关键。数字化设计制造集成技术既是传统制造业转型升级的基础,也是先进制造业发展的驱动力,在制造产业发展周期中扮演着举足轻重的作用。通过对数字化集成技术的生产应用实践和相关产业发展现状进行研究发现,在数字化集成技术运用的过程中存在一系列问题,这些问题从不同层面制约了产业发展。在一定管理平台和资源范围内探寻这些问题信息并在此基础上破解此类问题正成为实现先进制造技术突破和产业发展的关键之举。为此,本文分析集成技术的发展故障,并且在模块服务理论研究的基础上,提出基于数字化制造相关的六大服务模块,构建面向数字化设计制造集成技术的故障诊断产业这一理论概念,通过协同配置产业内各个服务模块所提供的信息和资源,实现故障诊断与故障清除。首先,对数字化设计制造集成技术的发展应用现状分析,梳理影响其发展应用的普遍因素。在科学定义故障诊断产业的基础上,结合模块服务理论,确定模块选取原则,从影响数字化制造集成技术发展的各个侧面有针对性的选取构建模块。同时,根据各个模块所在行业背景和利益追求,制定相应的协同运行机制,保证故障诊断产业内各模块始终围绕故障诊断战略目标进行资源组织和利益分配,以期故障诊断产业结构稳定,功能健全。其次,借鉴信息融合在工程技术领域中的方法应用,构建故障诊断产业的信息融合故障诊断结构模型。依照诊断结构模型,分别对数字化制造集成技术实施体系和故障诊断产业进行信息资源开发,以获得足够的故障信息和资源信息。这些信息在信息资源处理中心这个故障诊断产业中枢的融合分析与决策优化下完成故障诊断和资源分配,实现对数字化制造集成技术实施体系的故障清除。在对信息资源处理中心进行决策过程的建模分析中,发现实现信息资源在故障诊断过程中的协同分配,可以优化故障诊断决策。最后,介绍了故障诊断过程的生命周期并提出了信息资源协同的生命周期和信息资源协同过程模型。在信息资源管理理论背景下,分析了信息资源协同的基础,制定了协同过程准则并结合协同过程模型,选取了协同过程中的三个关键环节进行优化控制研究。
【关键词】：数字化制造集成技术 模块化 信息融合故障诊断 信息资源协同
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH166
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.2.1 数字化设计制造集成技术研究9
• 1.2.2 模块化理论研究9-10
• 1.2.3 信息融合故障诊断研究10-11
• 1.2.4 信息资源协同配置研究11-12
• 1.2.5 研究现状总结12-13
• 1.3 研究意义13
• 1.3.1 理论意义13
• 1.3.2 实践意义13
• 1.4 研究目的13-14
• 1.5 技术路线及研究方法14-15
• 1.5.1 技术路线14-15
• 1.5.2 研究方法15
• 1.6 创新点15-16
• 第2章 数字化设计制造集成技术发展应用分析16-28
• 2.1 数字化设计制造集成技术16-19
• 2.2 数字化设计制造集成技术发展应用状态19-24
• 2.2.1 数字化制造集成技术的发展应用深度19-22
• 2.2.2 数字化制造应用软件产业发展层次22-23
• 2.2.3 数字化制造集成技术的应用趋势23-24
• 2.3 数字化设计制造集成技术障碍分析24-27
• 2.3.1 数字制造推广应用成本高24-25
• 2.3.2 各层次人力资源匮乏25
• 2.3.3 技术创新发展障碍繁多25-26
• 2.3.4 企业战略发展方向模糊26
• 2.3.5 基础数据和数据标准缺失26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 面向数字化制造集成技术的故障诊断产业构建28-37
• 3.1 科学认识故障诊断产业28-29
• 3.1.1 故障诊断产业的特定内涵28
• 3.1.2 故障诊断产业的可行性与必要性28-29
• 3.2 故障诊断产业的构建29-33
• 3.2.1 故障诊断产业模块构建原则29-30
• 3.2.2 故障诊断产业模块构建30-32
• 3.2.3 故障诊断产业的结构功能32-33
• 3.3 故障诊断产业运行机制分析33-36
• 3.3.1 目标统一机制34-35
• 3.3.2 资源组织机制35
• 3.3.3 过程管理机制35-36
• 3.3.4 利益分配机制36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 信息融合故障诊断方法在故障诊断产业中的应用37-47
• 4.1 故障诊断产业的信息融合模型37-41
• 4.1.1 信息融合的生物学理解37-38
• 4.1.2 信息融合故障诊断效果的理论证明38-40
• 4.1.3 故障诊断产业中信息融合故障诊断模型40-41
• 4.2 故障诊断产业对故障的清除41-45
• 4.2.1 故障诊断产业对故障的清除流程模型41-42
• 4.2.2 信息资源处理中心的构建42-43
• 4.2.3 信息资源处理中心融合决策算法模型43-45
• 4.3 故障诊断产业的创新效应45-46
• 4.3.1 创新数字化制造技术45
• 4.3.2 改善创新应用环境45
• 4.3.3 增强自主品牌市场认可45-46
• 4.3.4 推动服务模块协同发展效应46
• 4.4 本章小结46-47
• 第5章 故障诊断产业信息资源协同47-59
• 5.1 协同思维和信息资源协同47-48
• 5.1.1 协同管理思维47
• 5.1.2 信息资源协同47-48
• 5.2 故障诊断产业信息资源协同基础48-50
• 5.2.1 信息资源协同的内动力基础48-49
• 5.2.2 信息资源协同的外动力基础49-50
• 5.2.3 信息资源协同的技术保障基础50
• 5.2.4 信息资源协同的内容基础50
• 5.3 故障诊断产业信息资源协同准则50-53
• 5.3.1 信息能力保障原则51
• 5.3.2 利益均衡原则51-52
• 5.3.3 产权保护原则52-53
• 5.4 信息资源协同的过程模型及过程控制53-58
• 5.4.1 信息资源协同的生命周期53-54
• 5.4.2 故障诊断产业信息资源协同过程54-55
• 5.4.3 信息资源协同运行过程控制与优化55-58
• 5.5 本章小结58-59
• 第6章 结论与展望59-61
• 6.1 主要结论59
• 6.2 不足与展望59-61
• 参考文献61-65
• 致谢65-66

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本文编号：1008985