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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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