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性能数据驱动的机械产品关键设计参数识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用运行数据识别产品设计缺陷或薄弱环节是产品开发和更新换代的主要模式,也是保证产品服役性能稳定的重要途径.提出了一种性能数据驱动的产品关键设计参数(薄弱环节)识别方法.首先,利用极限学习机算法划分运行工况,提出了基于核主成分分析和高斯混合模型的多工况性能退化评估方法,消除了工况变化对性能退化评估的影响,得到性能退化严重的关键功能模块;其次,对性能监测数据进行聚类分析,识别出与模块性能退化密切相关的关键性能监测参数;最后,建立了“性能监测参数—性能参数—设计参数”三者之间的关联关系,识别出导致性能严重退化的关键设计参数.以某大吨位履带起重机作业机构为例,验证了方法的有效性. 相似文献
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安全评价是发现系统风险,提高生产安全性的有效手段。运用集对分析理论对煤炭企业生产安全性进行分析与评价。根据SHEL模型,结合煤炭企业实际对生产中的风险因素进行分析,确定了煤炭企业安全评价指标体系;将熵权法与超标倍数赋权法相组合来确定各评价指标的综合权重,基于集对分析理论构建了煤炭企业安全评价模型。将构建的指标体系和评价模型在平煤集团5个生产矿井进行了应用,结果显示,利用集对分析得到的评价结果与实际情况基本吻合。 相似文献
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根据真空热处理系统的特点,将单神经元PID控制算法应用到真空热处理系统的温度控制上。根据神经网络的非线性逼近能力和自学习自适应的特点,将单神经元网络与PID控制结合实现对真空炉温度的控制,以达到提高真空炉温度控制品质的目的。并通过计算机仿真软件进行仿真试验,仿真结果表明单神经元PID控制系统可以对控制参数自整定,其对温度控制更加稳健,具有更强的抗干扰能力和鲁棒性。经过搭建真空炉温度控制系统试验平台验证后发现,应用单神经元PID控制的真空炉系统的温升过程表现出了良好的稳定性,但是温度控制的响应速度和保温的精度略有下降。要想进一步提高温控品质,需要就单神经元PID控制方法在响应速度和控制精度上做进一步改进。 相似文献