为防止硬币、螺钉、垃圾等异物卡入自动扶梯梯级和梳齿板之间的间隙,基于机器视觉研发了自动扶梯防异物卡入预警系统。该预警系统利用相机作为采集装置,获取自动扶梯梯级上的异物状态信息;控制装置对异物状态视频信息进行处理、识别和判断;预警装置通过语音提示器发出语音预警。该预警系统可实现对自动扶梯异物卡入的全程监测、自动识别和主动预警,避免因异物卡入导致的自动扶梯设备受损和人员受伤,大大提升了自动扶梯的安全水平。

针对目前大型立磨状态监测参数较少,网络化执行程度较低的问题,从底层、中间层和功能应用层三层角度搭建了物联网环境下的大型立磨状态监测及损伤预警系统框架结构,并建立了包含状态特征量信息采集、数据预处理、故障诊断、信息发布与反馈、系统管理等模块的系统功能模型。基于上述模型,编制了状态监测及损伤预警系统。系统能够实现物联网环境下大型立磨多特征量状态监测和损伤预警,对提高大型立磨生产效率和设备运行稳定性意义重大。

预防维修能够保证生产过程的稳定性及设备的高可靠性。以均值控制图经济性设计模型为基础,将设备预防维修与均值控制图结合,构建了考虑单一系统因素的均值控制图经济性模型,设定控制边界的2/3处为警戒区域,当抽样样本落于警戒区域时就执行预防维修活动。对模型进行参数分析,发现在控制图预警区域报警时执行预防维修的单位时间期望成本比未考虑预防维修的成本要低,说明基于均值控制图的设备预防维修预警决策模型对降低成本及提高产品质量控制水平有重要价值。

利用高频振荡传感器及相关软件分析采集系统,实现对主轴微量振动量的闭环监测。通过对关键部位的电感量数学建模和结构的公式化来寻求最简单直接的振动监测方法。将采集振荡频率值通过频域、数据集分散等算法下寻求对数控机床故障的预警分析处理,实现对不同设备在不同条件下运行所产生的振动量的监测。通过对车削振动测试,验证了该实验中振动量测试模块的正确性。