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橡胶工业 2010年第6期57卷 359-363页

作者：张还李浩青岛农业大学机电学院山东青岛266109 武汉理工大学自动化学院湖北武汉430070

介绍CC-Link现场总线技术在胎面挤出联动生产线中的应用。该生产线控制系统主要由交流变频电机近20台,直流电机4台,伺服电机2台,各种通风冷却、润滑和吹水电机近30台,还有大量的接近开关、光电开关、拉绳开关、行程开关、传感器、液压... 详细信息

介绍CC-Link现场总线技术在胎面挤出联动生产线中的应用。该生产线控制系统主要由交流变频电机近20台,直流电机4台,伺服电机2台,各种通风冷却、润滑和吹水电机近30台,还有大量的接近开关、光电开关、拉绳开关、行程开关、传感器、液压驱动装置、电磁阀、加热装置和现场操作界面等组成,采用CC-Link现场总线联接各从站,由于生产线较长,波特率设定为625kb·s-1。

关键词： CC-Link 胎面挤出联动生产线现场总线控制系统

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基于卷积神经网络的胎面挤出联动生产线故障诊断研究

基于卷积神经网络的胎面挤出联动生产线故障诊断研究

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作者：闻立号武汉理工大学

学位级别：硕士

自20世纪80年代以来,随着人工智能技术的迅速发展,特别是知识工程、专家系统和人工神经网络在诊断领域中的进一步应用,迫使人们对智能故障诊断技术进行更加深入与系统的研究。这是因为,一方面智能故障诊断具有传统诊断方法不可比拟的优... 详细信息

自20世纪80年代以来,随着人工智能技术的迅速发展,特别是知识工程、专家系统和人工神经网络在诊断领域中的进一步应用,迫使人们对智能故障诊断技术进行更加深入与系统的研究。这是因为,一方面智能故障诊断具有传统诊断方法不可比拟的优点;另一方面,复杂设备的故障诊断在很大程度上需要依赖大量有效的过程历史数据。因此国内外专家学者陆续开发了一大批基于历史数据的故障诊断系统,各种诊断方法和技术也在诊断系统中得到了应用。本文以“轮胎胎面复合挤出过程智能控制系统”项目的研究、设计、安装与调试工作为背景,将机器学习中的卷积神经网络引入到故障诊断工作当中,充分发挥卷积神经网络擅长在高维复杂数据结构中提取有效特征的优势,针对生产线数据特征搭建网络模型进行故障诊断分析,并通过对比实验验证了其在故障诊断上有比传统算法更高的准确率,主要研究工作如下:（1）依次概述了胎面挤出联动生产线的工艺流程,电气控制技术指标与温度指标,分析了生产线的故障类型、范围以及产生原因。（2）对故障诊断学科的产生、发展、分类、国内外研究现状和主要技术手段作了综述,介绍了胎面挤出联动生产线数据采集系统以及数据去噪方法。（3）概述了数据分类技术,介绍了卷积神经网络的基本结构和工作原理,研究了基于卷积神经网络的模型对轮胎胎面挤出联动生产线开展故障诊断的一般过程,通过数据采集系统采集数据形成历史数据集,利用多个卷积层的若干卷积核在数据样本之间进行卷积运算,实现特征提取,经池化层将卷积层输出的局部特征进行池化操作,再通过全连接层映射到类别维度,并通过Softmax归一化得到每个类别的概率,综合考虑了提取到的所有局部特征,实现故障诊断。并使用该模型在采集到的历史数据集上进行了实验,得到较好的效果。（4）依次介绍了传统机器学习算法BP神经网络,决策树、Logistic回归的实现原理,并在相同的历史数据集上进行了对比实验,将实验结果与本文提出的卷积神经网络模型进行了比较,进一步证明了该算法模型在胎面挤出联动生产线故障诊断方面具有一定的优势,最后总结分析了基于卷积神经网络的算法模型的优缺点,对下一步研究方向进行了展望。

关键词：胎面挤出联动生产线故障诊断卷积神经网络数据分类

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基于遗传算法的胎面挤出联动生产线故障诊断研究

基于遗传算法的胎面挤出联动生产线故障诊断研究

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作者：焦旭东武汉理工大学

学位级别：硕士

设备的故障诊断技术近年来发展迅速,受到各个行业越来越多的重视。机械设备逐步趋向于大型化、自动化、高速化和复杂化,保障设备的安全、稳定运行对于企业生产与人员安全来说意义重大。故障诊断技术作为一门交叉型学科,在海量数据时代,... 详细信息

设备的故障诊断技术近年来发展迅速,受到各个行业越来越多的重视。机械设备逐步趋向于大型化、自动化、高速化和复杂化,保障设备的安全、稳定运行对于企业生产与人员安全来说意义重大。故障诊断技术作为一门交叉型学科,在海量数据时代,能够利用设备的输入输出数据进行故障诊断工作已经成为了一种非常重要的方法。本文以胎面挤出联动生产线为研究背景,将遗传算法引入到故障诊断工作当中。设计了恰当的适应度函数,并对初始种群的生成方法以及交叉算子进行了改进,最后通过对比实验验证了其在数据分类上的有效性。主要研究工作如下:（1）依次概述了胎面挤出联动生产线的工艺流程,密炼机、挤出机、压延机等主要设备,以及电气控制指标与温度指标。（2）对故障诊断学科的产生、发展与主要技术手段作了综述。分析了胎面挤出联动生产线的故障类型、范围以及产生的原因。研究了常用的频域滤波方法。设计并选择了胎面挤出联动生产线的数据收集系统以及滤波的方法。（3）探讨了聚类算法的研究现状与常用方法,提出了基于K近邻的AP聚类算法以及改进的密度峰值聚类算法。选择改进的密度峰值聚类算法进行了聚类实验,将实验结果与一些常见的聚类算法,如:K-means,FCM等进行了比较,发现该算法在聚类精度以及发现离群点方面具有一定的优势。并使用改进的密度峰值聚类算法对胎面挤出联动生产线的历史数据进行了聚类试验。（4）深入研究了遗传算法,针对经典遗传算法收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,设计并详细描述了用于分类问题的改进遗传算法。通过Iris数据集、Breast-Cancer数据集与Dermatology数据集的对比实验,证明该算法相较于经典遗传算法具有更快的收敛速度与更高的精度。最后用改进的遗传算法完成了胎面挤出联动生产线的故障诊断工作,得到故障类别对应的规则集合。结果表明该算法对数据分类问题有很好的效果。

关键词：胎面挤出联动生产线故障诊断聚类算法遗传算法数据分类

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