一种基于大数据分析的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析系统及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于大数据分析的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析系统及方法，包括如下步骤：实时采集螺栓扭矩，构建参数数据库；对数据库进行大数据分析，确定螺栓扭矩数据库的分布形式；根据其分布形式，如正态分布、韦伯分布或其他分布，进行数据处理，得到螺栓装配扭矩的阈值范围；将实际装配过程中的测试参数与螺栓装配扭矩的阈值范围进行匹配，判断实际装配过程中的测试参数是否合格。该方法可以显著提高推土机变矩变速装置装配的可靠性和一致性。

A detection and analysis system and method for assembly process of torque converter of bulldozer based on big data analysis

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析系统及方法
本专利技术涉及推土机变矩变速装置装配工艺检测
，特别是涉及一种推土机变矩变速装置装配工艺检测分析系统及方法。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中存在以下技术问题：变矩变速装置是推土机的重要组成部分。目前国内的推土机生产制造企业采用的推土机装配线种类较多，在总成以及分总成装配线上，大多都是使用柔性输送线来输送工件，并且装配设备对变矩变速装置进行装配。其中，螺栓拧紧扭矩的大小直接决定装配质量的优劣，目前，螺栓扭矩一般采用气动扳手，以人工估计的方法拧紧，数据准确性较差，且检测的阈值为某个固定值。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的技术问题，本专利技术提供了一种基于大数据分析的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析系统及方法。该方法可以显著提高推土机变矩变速装置装配的可靠性。第一方面，本专利技术提供了一种基于大数据分析的推土机变矩变本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析方法，其特征在于：包括如下步骤：/n实时采集螺栓扭矩，构建参数数据库；/n对数据库进行大数据分析，确定螺栓扭矩数据的分布形式；/n根据其分布形式，得到螺栓装配扭矩的阈值范围；/n将推土机变矩变速装置实际装配过程中的测试参数与螺栓装配扭矩的阈值范围进行匹配，判断实际装配过程中的测试参数是否合格。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
实时采集螺栓扭矩，构建参数数据库；
对数据库进行大数据分析，确定螺栓扭矩数据的分布形式；
根据其分布形式，得到螺栓装配扭矩的阈值范围；
将推土机变矩变速装置实际装配过程中的测试参数与螺栓装配扭矩的阈值范围进行匹配，判断实际装配过程中的测试参数是否合格。


2.根据权利要求1所述的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析方法，其特征在于：采用可以数据传输的电动打紧装置实时采集螺栓的扭矩。


3.根据权利要求1所述的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析方法，其特征在于：螺栓扭矩数据的分布形式为正态分布、韦伯分布或其他分布。


4.根据权利要求3所述的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析方法，其特征在于：螺栓扭矩数据的分布形式为正态分布时，采用2.5σ原则确定螺栓扭矩的最大阈值和最小阈值。


5.根据权利要求3所述的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析方法，其特征在于：螺栓扭矩数据的分布形式为韦伯分布时，通过韦伯分布的概率密度函数，计算累积概率，累积概率5％-97％即为阈值范围；
进一步的，韦伯分布的判定方法为：
其可靠度函数为β为形状参数，η为尺寸参数；
将函数两边取对数，再取对数，令x＝lnt，c＝-βlnη，则y＝βx+c；
若数据拟合符合公式，且用R检验检验线性相关性，R>0.92时即符合韦伯分布。


6.根据权利要求3所述的推土机变矩变速装置装配工艺检测分析方法，其特征在于：螺栓扭矩数据的分布形式为其他分布形式时，通过Box-Cox变换公式对分布扭矩变量y进行变换，使其变为正态分布，然后利用R检验，若R>0.95确定其为正态分布，然后通过2.5σ原则，确定螺栓扭矩的最大阈值和最小阈值；
若R≤0.95，则其不符合正态分布，此时将所有数据从小到大排列，第5％的数据值为阈值下限，第95％的数据值为阈值上限...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫伟，孙俊伟，徐傲，李国祥，曲春燕，郑利楠，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37