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  • 入孵項目:智能裝備可靠性、測試性和維護性技術與裝備

    該團隊由吉林大學博士生導師何佳龍教授牽頭,經過十余年的研究,主要實現了兩款核心產品的技術突破:早期故障試驗裝備及刀具智能監控預警系統。 核心產品一:早期故障試驗裝備 國產高端智能裝備由于結構設計、關鍵零件的加工與裝配等方面的缺陷,以及外購外協件的引入、零部件之間的磨合不良等原因,引起的早期故障隱患逐漸暴露,使得機床故障率和累積維修費用、居高不下,這也是我國高端智能裝備大量市場份額被進口占領的主要原因之一。項目團隊通過十余年的研究,在裝備用戶企業開展了10000多小時的試驗,獲取了國產高端智能裝備的早期故障數據,摸清了國產高端智能裝備早期故障的故障原因、故障機理,提出了基于多源異常信息的裝備早

該團隊由吉林大學博士生導師何佳龍教授牽頭,經過十余年的研究,主要實現了兩款核心產品的技術突破:早期故障試驗裝備及刀具智能監控預警系統。

核心產品一:早期故障試驗裝備

國產高端智能裝備由于結構設計、關鍵零件的加工與裝配等方面的缺陷,以及外購外協件的引入、零部件之間的磨合不良等原因,引起的早期故障隱患逐漸暴露,使得機床故障率和累積維修費用、居高不下,這也是我國高端智能裝備大量市場份額被進口占領的主要原因之一。項目團隊通過十余年的研究,在裝備用戶企業開展了10000多小時的試驗,獲取了國產高端智能裝備的早期故障數據,摸清了國產高端智能裝備早期故障的故障原因、故障機理,提出了基于多源異常信息的裝備早期故障試驗技術,以故障分析結果為依據,以靶向強化加載為手段,以主動激發和排除故障隱患為目標,以96~128小時為周期的早期故障試驗技術,同時為了適用在企業大面積適用,研發了早期故障試驗裝備。同類產品在國內是獨一家,沒有同類競品。

 

 

 

核心產品二:刀具智能監控預警系統

研發了適用于單件小批量加工方式的刀具智能監控預警系統,基于嵌入式系統,對磨損/斷刀/崩刃實時監控,預測刀具剩余壽命,智能停機更換。主要針對目前無法解決單件小批量加工工況條件下,刀具狀態監測、預警的問題,目前國內外企業尚未有此功能的產品,且國外進口產品價格是本項目產品的2~3倍,同時產品功能并不完善。

 

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