基于不同建模周期的多变量预测控制研究

文中对各通道特性差异比较大的多变量系统采用了不同建模周期的预测建模方法及预测控制算法，并给出了算法推导和仿真实例。     

基于工业大数据的晶圆制造系统加工周期预测方法

加工周期是晶圆制造系统的关键指标,对于进行准确的预测分析有助于帮助制定有效的调度排产计划。利用晶圆智能制造系统的工业大数据提取出有效信息,提出了基于工业大数据的晶圆加工周期预测方法框架;针对生产线状态会随时间推移动态变化、生产数据生命周期的问题,设计了预测模型的动态更新机制;考虑到生产线数据记录不准确的情况,比较了多种回归算法,以实例验证了所提方法的有效性。     

基于函数型数据分析的半导体生产过程监控

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。     

精密多层电容动的加工

精密简形微电容器是我国目前空气可变电容器较新元器件之一,今后多层简形电容动片(见图1)为例,我厂对其制作技术、工艺可行性进行了研究试制。该工件主要有三个加工难点: 1.五条圆筒形深槽宽1.2mm、深12mm,槽与槽之间的壁厚为0.36mm左右,槽深是壁厚的30倍; 2.特级细牙螺纹为M24×0.25mm,而用普通精密车床CM6125刻度最细螺距为0.5mm; 3.孔与外径及螺纹与多层动片的同心度要求为0.02mm。从以上三点看,该零件的制作难度较大,现提出几种加工工艺加以分析比较:(1)采用热挤压成形加工的方法,其同心度不能保证,热挤压模具制造难度     

基于有限元对电火花加工热影响层厚度预测的研究

电火花加工过程中工件局部受到庞大热能的作用,加工后该工件表面材料的物理与化学性能将不可避免的受到影响。以烧结钕铁硼(Nd2Fe14b)为研究对象,基于有限元对电火花加工钕铁硼热影响层厚度的预测模型,结果表明预测值与实际值接近,说明该模型可用来预测电火花加工后材料热影响层厚度,为后续磨削去除热影响层,提高工件的表面质量提供一定的理论依据。     

基于BP神经网络的智能电表数据分析预测

针对智能电表高频率快速采集的实时数据,采用BP神经网络的方法对用户的用电行为进行分析预测.根据预测结果制定分时电价,将用户的用电行为从用电高峰向低谷时段引导,平衡用电高峰和低谷的波动幅度,减少最大用电负荷,提高电网的运行效率.     

基于赋值型误差传递网络的多工序加工质量预测

加工质量实时预测是工件多工序加工质量控制的关键。航空制造领域关键零部件的异形空间大尺寸、材料难加工与小批量加工等特性,导致加工样本数据不足与加工误差监测困难。针对上述问题,提出一种基于赋值型误差传递网络的多工序加工质量预测建模方法。通过将质量特征引入多工序误差传递网络来描述加工过程中节点间的影响关系,形成赋值型的误差传递网络。并以关键质量特征节点为基础,采用基于粒子群算法优化的支持矢量回归机方法,构建单工序质量预测模型。在此基础上,基于赋值型误差传递网络的拓扑结构,合并单工序加工质量预测模型,以构建多工序加工质量预测模型。最后,开发了一个面向多工序加工质量预测的软件平台并以起落架零件的加工为例验证上述模型,结果表明该方法能够有效地预测加工误差,并从多工序的角度为异形零件的加工过程控制提供依据。     

面向半导体制造的大数据分析平台

为充分利用半导体制造过程产生的大量数据,发掘数据中蕴含的价值,对半导体制造过程进行分析、预测和调控,建立了半导体制造大数据分析平台。归纳得出了半导体制造过程中大数据的特性,提出了半导体制造大数据分析体系架构,分析了其关键技术和实现方法。根据半导体制造过程中大数据的使用特点,将数据导入、去重、筛选、标准化等共性操作归入平台通用预处理层;预处理后的数据进入数据仓库层,在数据仓库中按主题进行组织;最上方的专用处理算法层根据上层应用的特定数据要求,从数据仓库中抽取数据,使用专用算法进行处理,为其提供标准化、可靠、可复用的数据资源。最后基于半导体制造企业的实际情况搭建了原型系统,对半导体制造过程产生的大量实际数据进行导入、存储、组织和预处理,并进行了性能测试和常用统计分析算法测试。     

使用数控机床加工多层凸轮块

一、前言 最近几年我国的化工塑料行业引进了许多螺杆挤出机。这些先进的化工设备给我国化工塑料行业作出很大贡献。但是,由于挤出机的关键零件损耗量较大,尤其是多层凸轮块的损耗,使得许多拥有此类设备的化工单位不得不使用大量外汇,定期从国外定购价格昂贵的备件,并且经常有停机待备件的事件发生,给使用单位造成较大的经济损失。 为此,北京市化工研究院进口设备攻关小组,于1986年对多层凸轮块的材质、金相、硬度等及外形轮廓尺寸和啮合原理进行了研究并委托北京数控机床培训中心用数控机床加工,取得了较好效果。 二、零件加工要求 由于多…     

基于大数据分析的电网增量负荷预测研究

随着国民经济的发展和人民生活水平的提高,负荷的增长对电网发展的要求越来越高。提高电网规划的效率、最大程度发挥规划的作用既是用户的期望,也是供电企业所追求的目标,因此,在负荷预测中需要综合考虑各种因素。在用电负荷的诸多影响因素中,气象因素对用电负荷有着重要影响,现主要考虑气象因素中的日最高温度对用电负荷的影响,根据某一地区的日最高温数据和日最大负荷数据进行建模,构建相应的负荷预测模型,进而使得预测更加精细化。     

基于ARIMA模型的地铁客流量数据分析与预测

随着城市轨道交通网络的日益发展和完善及客流量的不断增加,地铁站客流量过度饱和的现象经常出现,造成了车辆调度难、难以及时输送乘客的交通大难题.因此,找到一个科学有效的数学模型来预测地铁未来客流量,从而能够帮助地铁运营部门合理有效地调度车辆,达到高效分流的效果.通过对某城市地铁客流量的数据分析得出其依赖于时间变化,本文选择...     

基于MATLAB的芯片封装专利数据分析与预测

在MATLAB平台上,利用自回归模型,广义神经网络模型和灰色模型,对所收集到的芯片封装专利数据进行处理。分析年、月数据变化周期,预测下一时间段的申请量。     

基于FANUC系统宏循环多层嵌套的椭球体加工编程

宏编程是数控加工手工编程的高级技术。一般的宏程序,可以应对二维平面上的椭圆、抛物线、双曲线、正弦曲线等非圆轮廓的加工,但只能实现精加工。而对于从立方体毛坯到椭球体的去余量加工,却存在很大的局限性。三维椭球体是在两两正交的三个坐标平面上的投影均为椭圆,在任何一个平面上的走刀都需要通过直线段逼近椭圆,因此加工椭球体的变量就变得很复杂了。通过用FANUC系统宏循环多层嵌套编程来实现,可以有效解决此类三维非圆球体零件手工编程自动去余量加工的难题。     

基于大数据分析应用的智能电厂概念及框架研究

电厂是电力生产中的重要环节,自国家电网公司2009年发布智能电网发展计划以来,关于智能电厂的探索和研究层出不穷,不同的业务人员对智能电厂有着不同的理解和描述。国家能源集团国华电力公司自2013年起致力于对智能电厂的探索和研究工作,至今已有成效。现基于国华电力公司燃煤电厂生产和管理的特点,从大数据分析应用的角度对智能电厂的概念、特征、价值目标、系统结构、各功能层级主要特点等内容进行了描述,可为实现发电机组的清洁、高效、安全和稳定运行,提升电厂的价值创造能力提供决策参考。     

基于滑动平均订单预测的半导体生产库存模型

为满足变化莫测的市场需求与半导体制造企业复杂的制造过程,针对半导体生产企业的生产时间不确定性和订单到达不确定性,分别使用滑动平均法与指数平滑法建立客户订单预测模型,提出了基于这两种客户需求预测模型的离散反馈状态生产库存控制系统模型;讨论了这两种模型系统有界输入有界输出的稳定性,并给出了基于这两种模型的系统达到有界输入有界输出稳定的参数限制条件。使用某半导体制造企业的订单生产数据,对两种预测模型进行仿真运算,比较了这两种模型下系统生产库存控制的具体效果。仿真结果显示,两种模型都可以满足客户订单的需求。通过检验表明,滑动平均法预测模型能使半导体企业生产库存控制获得小于3%的牛鞭效应,优于指数平滑法预测模型的结果。     

多层焊接变形的计算机预测和控制

焊接变形问题是直接影响焊接产品制造质量的关键之一,长期以来焊接变形的防止和控制基本上还是依靠经验。随着现代工业和计算机技术的发展,采用计算机辅助焊接变形的预测和控制,选择最佳的焊接方法和工艺参数,已逐渐成为目前国内外发展的重要方向。本文对大面积中厚板多层焊时的角变形和横向收缩进行了计算机分析,为该类焊接结构变形的计算机预测和控制提供了方法和实例。     

基于制造企业关键设备维修周期的预测研究

在当今的制造企业中,设备维修已经成为各个企业生存和发展中不可缺少的环节和手段,而设备维修周期的预测也成了一个影响企业生产效率的重要环节.针对制造型企业生产车间的设备,建立起关于设备维修周期的预测模型,并实现了对于车间生产设备的维修周期的预测,这样企业就可以通过维修周期的预测来控制企业自身的正常运转.     

基于统计建模的设备预防维护周期预测

设备堆修管理在企业生产经营活动中占有十分重要的地住，对企业设备长时阔稳定运行起着决定性作用。在实施设备堆修管理时，对一些重要堆修参数如设备事后堆修时间分布、预防堆修周期进行科学、合理的预测直接关系到设备管理效果，对保证设备的性能，节约企业的资源等都起着重要的作用。本文提出了基于统计的设备预防护周期整体常数均值预测模型，并将预测结果应用到企业日常生产中。     

面向数控加工工时预测的智能车间制造大数据分析技术体系研究

加工工时的准确度对数控车间的计算机辅助排产、工人绩效考核等具有重要作用。针对目前数控加工工时制定准确性不高、难以有效指导实际生产、主要依赖人的经验且制定效率低的问题,提出了智能制造环境下基于制造大数据的数控加工车间工序工时预测技术体系及实现步骤,并以Hadoop平台作为工序工时大数据分析与预测的应用平台,给出了其具体的应用方法,从而为数控加工工时的制定与预测提供了一种新的实现途径和技术手段。     

用于航空航天的多层材料复合孔加工技术

对波音777-200与波音787所用材料进行比较,可以看到碳纤维所占份额从7%升到43%,钛所占份额也从6%升到14%。这说明,接合部位高耐磨和难加工材料的相应份额上升,同时,过程可靠和高效的切削工艺也成为经济方面的决定性准则。