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1.
提出一种基于函数型数据分析的非平稳生产状态下的多批次生产过程监控方法。引入函数型数据分析方法将三维数据中的每个变量沿时间方向进行函数拟合,从而将三维离散数据矩阵转化为二维函数矩阵。对各个变量曲线求取二阶导数,消除非平稳生产状态所导致的均值波动现象,增加建模的准确性。在此基础上,利用函数型主成分分析方法对各个变量的导数曲线进行特征提取,并使用基于权重的主成分融合方法,获得函数型主成分矩阵。利用支持向量数据描述方法对函数型主成分矩阵进行监控,并将其应用于工业半导体生产过程的监控中。结果表明,基于函数型数据分析的监控方法与传统方法相比,具有更低的漏检率,验证了新方法的有效性。 相似文献
2.
铸坯作为钢铁生产的中间产品,其内部质量对下游产品质量有重要的影响。传统铸坯质量检测多采用金相法和金属原位分析等方法对表面缺陷进行检测,而无法检测内部缺陷。针对工业生产中对铸坯内部质量控制的需求,提出了基于分层聚焦扫查的超声显微无损检测方法。首先,利用超声检测设备对试样进行分层聚焦扫查,得到试样厚度方向上多张超声图像,然后,对所得超声图像进行三维重构,并分析重构结果,得到铸坯内部缺陷尺寸、数量、空间分布等特征,进而得到铸坯致密度、均匀度等评价指标。利用新方法评价不同压下量处理的42CrMo钢铸坯,发现压下量为16 mm时,对铸坯质量改善最为明显,辅以金属原位分析的结果,验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
目的确定高强双相钢表面Si、Mn元素选择性氧化行为对磷化性能的影响,以改善高强双相钢的磷化性能。方法在具备不同表面选择性氧化行为的试样表面制备磷化膜。采用X射线光电子能谱仪(XPS)、辉光光谱仪(GDS)、透射电镜(TEM)等手段,分析高强双相钢表面Si、Mn元素的选择性氧化行为,通过扫描电镜观察磷化膜的结晶状态,并采用电化学技术分析钢板在磷化液中的反应过程。结果当高强钢表面Si含量较少时,表面氧化物主要以弥散分布的小颗粒状Mn Al_2O_4形态存在,能够加快在磷化液中酸蚀反应速度,磷化晶粒均匀、致密,尺寸小于4mm,覆盖率为100%。当高强钢表面Si含量较高时,形成的Mn_2SiO_4容易在晶界聚集,颗粒尺寸较大,减慢了酸蚀反应速度,磷化晶粒尺寸大于8mm,均匀致密性差。而提高材料表面Mn元素的富集程度,可以减轻Mn_2SiO_4聚集的现象,提高酸蚀反应速度,磷化晶粒均匀、致密,尺寸小于4mm,覆盖率100%。结论减轻双相高强钢表面Si元素的富集程度,而提升Mn元素的富集程度,可以加快钢板在磷化液中的酸蚀反应,进而改善磷化性能。 相似文献
4.
利用声发射技术对低速重载设备进行状态监测是目前较为常用的手段之一。但由于声发射信号的特征量众多,且各个特征量对故障的敏感程度不同,因此,在设备状态趋势分析中选择合适的特征量来反映设备的劣化趋势则显得尤为重要。提出了基于拉普拉斯权重的低速重载设备声发射信号趋势分析方法。根据拉普拉斯映射原理,利用样本间的聚类特性,对声发射的各个特征量的重要性进行排序分析,并以此作为权重系数,将原来的多个特征量融合得到一个综合特征LA。该特征不仅能反映出声发射产生的物理过程,又能突出关键特征量的作用。利用高炉皮带轴承的实测数据进行验证,实验结果表明,新方法能有效地刻画低速重载轴承的劣化趋势,综合特征LA对轴承的故障严重程度较敏感。 相似文献
5.
基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了有效地去除信号中的宽带噪声,提出了一种基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法.根据噪声成分与信号特征成分之间的不相关或弱相关特点,自适应地确定稀疏分解的终止条件,实现信号的稀疏表示.降噪过程中使用染噪信号构造学习样本,由信号的自适应稀疏表示和原子库的更新迭代实现原子库的训练.染噪信号在训练后的原子库上进行自适应稀疏表示,实现信号的噪声去除.仿真信号和齿轮振动信号的降噪试验表明:该方法具有比小波阈值降噪、匹配追踪降噪方法更好的降噪性能,能够有效地去除信号中的宽带噪声. 相似文献
6.
7.
本文针对某大型复杂山地小区的风环境进行了数值仿真,并用计算流体力学的方法求解了夏季和冬季的稳态三维流场。分析了各建筑间的巷道风、污染物浓度、行人高度处的来流风速,以及在风压作用下建筑的迎风面和背风面的压力差等,得出了对以后山地小区风环境的模拟及合理的规划具有参考价值的结果。 相似文献
8.
为了提高工业产品的质量,提出一种基于局部特征提取的有监督的流形学习方法,用于工业生产过程中工艺参数的调整和优化。利用“多类邻域搜索”策略对每个样本点寻找邻域矩阵,对邻域矩阵进行特征分解,获得每个样本点的演化矢量,进而可以求得潜含在数据内部的主流形。另一方面,利用训练样本建立基于支持矢量数据描述的监控模型,对工艺过程进行监控。当发现异常样本时,将异常样本在主流形方向上进行投影,可以得到各个工艺参数的调整量,由此可将异常样本调控回到生产受控状态。利用IF钢实际生产过程数据进行验证,结果表明:新方法能有效提取出数据内部的流形结构,并通过主流形实现对工艺参数的调整,为实际生产过程提供了一种新的工艺参数优化方法。 相似文献
9.
在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力. 相似文献
10.
针对待融合的证据体包含基本概率分配值相差较大的非单点证据时,基于pignistic距离的Dempster组合规则适用性评价方法判定结果存在模糊性甚至不准确的问题,提出了一种表示证据体之间关联性的改进pignistic距离,并将改进的pignistic距离与经典冲突系数相结合,提出了对Dempster组合规则适用性评价的新方法。在新方法中,定义了一种新的证据体冲突衡量系数用于判定Dempster规则的适用性。当经典冲突系数为0时,新系数与改进pignistic距离一致;当经典冲突系数不为0时,新系数与改进pignistic距离和经典冲突系数之和的平均值一致。算例分析的结果表明,与基于pignistic距离的Dempster规则适用性评价方法相比,新的基于改进pignistic距离的Dempster组合规则适用性评价方法有较好的适用性和合理性。 相似文献