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选择性激光熔化机床中用于预测性维护的传感器数据聚类识别

DOI：10.1016/j.promfg.2018.06.009 期刊：Procedia Manufacturing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 与常规制造技术相比，选择性激光熔融已成为当前用于生产复杂构件的前沿新技术之一。特别是现有选择性激光熔融机床尚未配备评估传感器数据的分析工具。本文描述了一种基于机器学习算法对多源离线数据进行分析与可视化的方法。利用三个传感器的数据识别出若干聚类，这些聚类展现了机床正常运行状态与三种故障工况。基于这些结果，可构建状态监测系统，使此类机床具备预测性维护解决方案能力。
作者： Eckart Uhlmann，Rodrigo Pastl Pontes，Claudio Geisert，Eckhard Hohwieler
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

本研究的目的是解答两个主要问题：其一，探究能否利用文献[6]中三种传感器的数据识别机床的行为组（或聚类）；其二，确定合适的聚类数量及适用的统计特征，从而利用这些特征预测机床行为，为预测性维护提供依据。

研究成果

本研究展示了利用平台温度传感器、工艺腔室氧含量传感器及工艺腔室压力传感器的数据来识别机床操作组的可能性。该成果为实现状态监测系统迈出了第一步，使SLM机床能够采用预测性维护方案——通过实时监测机床与工艺的实际状态，可对特定系统进行早期故障检测。

研究不足

现有的选择性激光熔化机床往往无法确保产品质量，这源于包括制造过程中出现的故障在内的多种因素。此类机床未配备用于评估机器数据的分析工具，这使得识别影响因素和运行条件成为一项具有挑战性的任务。

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