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制造过程中的各变量因素交互作用复杂,对其进行在线质量控制的前提是考虑交互影响,并获得足够的实时噪声因素信息来支持相应的控制策略。随着传感技术的发展,在计算能力和信号处理技术的强力支持下,可以实现对噪声因素的实时估计,进而对加工参数进行相应调整。基于此,本文提出了一种方法,在实验设计基础上,结合主成分分析(PCA)用于信号生成和预处理,并使用神经网络分类器对冲压信号进行特征提取与诊断,以获取更多的实时信息。论文还以一个实例证明方法有效且实用。 相似文献
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提出了一种利用汽车车身的二维照片重建出其三维模型的算法。通过车身在不同方位的两张照片,选取一定数量的特征点,该方法能够计算出照相机的内外参数,进而得到车身表面对应特征点的三维几何信息,并利用UG软件完成曲面拟合以及进行装配。试验结果表明,文中采用的方法能达到理想的精度。 相似文献
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基于Autoencoder-BLSTM的涡扇发动机剩余寿命预测 总被引:2,自引:0,他引:2
准确预测涡扇发动机的剩余使用寿命,对于合理制定维护策略,降低维护成本具有重要意义。针对发动机状态监测数据样本量大、维度高的特点,提出一种整合自编码神经网络(Autoencoder)和双向长短期记忆(BLSTM)神经网络优势的混合健康状态预测模型,优化涡扇发动机的剩余使用寿命预测。首先利用Autoencoder方法作为特征提取工具,对状态监测数据进行压缩,然后利用BLSTM方法捕捉特征双向长程依赖的特性,构建剩余使用寿命的混合深度学习预测模型。基于通用数据集开展测试比较,结果表明Autoencoder-BLSTM混合模型的预测精度优于现有多层感知机、支持向量回归、卷积神经网络和长短期记忆神经网络等方法,可有力支撑涡扇发动机的健康管理与运维决策。 相似文献
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基于GM(1,1)模型的东辛采油厂产量预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了GM(1,1)模型的建模过程,考虑油田产量数据较少的现状,将其视为灰色系统,并利用灰色系统GM(1,1)模型对油田石油产量进行了预测。经实证,模型的精度符合要求,预测结果可以为采油厂提供决策依据。 相似文献
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基于可靠度限制的周期性预防维护模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
实施周期性的预防维护可以减缓设备的老化速度,进而增加设备的使用寿命.考虑设备经维护后会改善的情况.提出并构建了一个改善因子模型,以此描述设备维护改善的效果,该改善因子模型综合考虑了预防维护成本、设备年龄以及维护过程学习效应等因素影响.在改善因子模型基础上,基于无限时间域的概念,构建了包含预防维护成本、最小修复成本、置换成本等在内的成本函数.在可靠度限制下,推导出了单位时间成本函数和最佳维护时间间隔的计算模型,给出了计算最佳参数的流程.最后,进行了实例分析. 相似文献
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为消除过程模型精度对自动过程控制性能的影响,根据仿真分析了试验设计与回归模型精度之间的关系.针对较低精度模型会恶化自动控制性能的问题,将过程模型估计误差引入到控制模型的目标函数中,提出了谨慎控制策略,改善了过程控制性能对模型精度的依赖程度.使用谨慎控制律,能够使过程质量在使用模型精度较高和较低的情况下都能保持在较好的水平,大大提高了自动过程控制对模型精度的鲁棒性,也降低了试验成本. 相似文献
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以多设备串并联衰退系统为研究对象,通过引入失效率调整因子,整合优化维护成本率和设备可用度,建立了一种设备层的单设备动态预防性维护的多目标决策模型。在此基础上,给出了多设备串并联系统成组维护的优化建模,提出了系统层的非周期预防性维护规划的优化方法。在模型中提出维修时间窗的概念,为降低系统层总维护成本,根据维修时间窗对逻辑串联设备组的维护作业进行作业合并,并对逻辑并联设备组的维护作业进行作业分离。数值实例结果表明,与各设备独立进行预防性维护相比,该建模方法更经济,可为多设备串并联系统的维护决策提供有力的支持。 相似文献