数字孪生驱动的机床预测性再制造新模式研究

作     者：杜彦斌 李博 何国华 吴国奥 DU Yanbin;LI Bo;HE Guohua;WU Guoao

作者机构：重庆工商大学制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室重庆400067 重庆工商大学管理科学与工程学院重庆400067 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51775071) 重庆市高校创新研究群体资助项目(CXQT21024) 重庆英才计划“包干制项目”(cstc2022ycjh-bgzxm0056) 重庆市教委科学技术研究计划重点资助项目(KJZD-K202000801) 重庆工商大学研究生创新型科研资助项目(CYS21399) 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2022年第28卷第12期

页      码：3758-3767页

摘      要：在分析机床再制造产业面临的挑战与现有“事后”型再制造模式不足的基础上,提出数字孪生驱动的机床预测性再制造新模式。将故障预测与健康管理(PHM)融入再制造,提出并详细阐述了数字孪生驱动的机床预测性再制造新模式的关键技术体系与实现框架,包括机床数字孪生体构建、机床运行状态监测与诊断、机床故障预测与健康管理、机床再制造时机决策、机床再设计与再制造等。通过上述体系架构及关键技术实施,构建了一种多状态监测与诊断、数字孪生全过程驱动、再制造时机智能判断的在役机床“事前”预测性再制造运行机制,可有效减少突发性故障及停工损失并保障企业的制造能力。

主 题 词：再制造 机床 数字孪生 预测性 

学科分类：08[工学] 081203[081203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13196/j.cims.2022.12.005

馆 藏 号：203116219...