面向大批量制造的车间质量稳定性控制系统研究

针对大批量制造环境下,车间质量的不稳定、不合格率高、废品多等问题,构建了一种车间质量稳定性控制系统,并建立了该系统的工作原理和功能结构.该系统从车间过程质量和产品质最两方面来分析车间的质量稳定性状况.由于车间过程质量与产品质量之间关系的复杂性,提出了基于灰色系统理论的车间过程质量与产品质量的关联性分析方法.利用该方法,...     

灰色模型和指数平滑法在运输需求预测中的应用比较——以广西客运需求为例

介绍了时间序列预测法中的灰色预测模型和指数平滑法,并用这两种预测方法运用于广西客运需求的预测,根据预测的结果,对两种预测方法进行了分析。     

动态调整灰色关联分析方法在轴承早期退化在线识别中的应用

针对现有数据驱动型方法在滚动轴承早期退化识别中存在敏感度低、误警率高的问题,提出一种面向瞬态机械装备健康监测的动态调整灰色关联分析(DAGIA)方法。该方法首先采用希尔伯特(Hilbert)变换对滚动轴承振动数据进行幅度解调得到包络信号。为了削弱分辨系数取值的影响以凸显关联度值的区分程度,将可以表征轴承退化信息强弱的特征噪声能量比(FNER)指标引入传统灰色关联分析(TGIA)中动态调整分辨系数。然后,提取轴承运行初期的第一组数据作为参考数据,计算其余数据和参考数据的动态灰色关联度并构建轴承性能衰退指标。最后,根据正常样本并结合切比雪夫不等式设置控制线瞬态识别滚动轴承早期退化起始位置。利用IMS和XJTU-SY数据库完成对轴承早期退化瞬态识别,结果表明,所提方法可以瞬态识别轴承早期退化位置,误报警逼近于0,兼具敏感性和鲁棒性,有利于设备维护人员更好掌握滚动轴承的运行状态。     

基于灰自助最大熵法的机床加工误差的调整

基于灰自助最大熵法,进行了机械制造工艺中输出的误差分布及机床加工误差调整研究。在分析误差分布时,首先运用自助法对当前少的信息量进行自助再抽样得到大量样本数据,然后利用灰色系统理论建立误差的灰自助动态预报模型GBM(1,1),最后用最大熵法获得了输出误差的概率分布。根据输出误差的概率分布,对机床的加工误差进行调整,使加工的产品误差满足要求。计算机仿真和实际案例的研究表明,灰自助最大熵法能够对机床进行准确调整,且预报准确率高。     

基于综合灰关联序模型的残差门控循环神经网络位标器零部件选配

位标器漂移性能是决定精确制导武器跟踪能力与制导精度的关键因素之一,通过位标器零部件选配可改善位标器漂移性能.针对位标器零部件一次选配成功率低的问题,提出综合灰关联序(CGRO)模型并对影响位标器零部件选配的装配参数进行关联分析,得到了影响位标器零部件选配的关键装配参数;建立残差门控循环神经网络(RNGRU)模型,实现了...     

基于灰色预测的永磁同步电动机速度控制

本文针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立了闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真与实验结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。     

基于Vague集的灰色机械设计方案决策方法

针对传统模糊综合评判方法的缺陷,给出了利用Vague集及区间灰数对机械设计方案进行评价的方法;将灰色系统理论引入方案的多指标模糊决策,形成了基于Vague集的灰色机械设计方案决策模型.并给出算例验证了该方法的有效性.     

基于灰色理论的车门系统参数多目标优化

针对车门系统设计参数选择问题,提出了一种基于灰色理论的参数多目标优化方法。对车门系统设计参数中的可控因子进行正交试验设计,利用有限元方法获取车门下沉量和车门质量在不同参数组合下的响应值,并依据不同参数组合下的车门制造工艺确定车门成本。采用灰色相关理论对试验结果进行计算和分析,得到各因子在不同水平下与车门下沉量、车门质量、车门成本的关联系数和关联度,确定了一组各因子的优选组合,经试验验证,取得了较好的效果。     

基于层次灰色关联的员工素质测评系统实施过程评价研究

为了更加客观地掌握员工素质评价系统在企业实施过程的状态,针对其影响因素多层次、多因素的特点,选取系统实施过程中的关键影响因素,建立由管理组织、人员、技术、资金构成的综合评价指标体系.提出利用层次灰色关联分析进行系统实施过程的评价.根据最后得到的加权关联度,企业从影响实施过程的各个关键因素着手,分析系统在实施推进过程中存在的问题,有效地控制系统落地的进度,保障系统在企业内部的正确、顺利推进.     

形态非抽样小波与灰色关联度的轴承故障诊断

文中针对滚动轴承振动信号的强噪声背景以及故障样本不易大量获取的问题,提出了一种基于形态非抽样小波与灰色关联度的滚动轴承故障诊断方法。形态非抽样小波克服了传统形态小波由于采用抽样方式分解而造成的信息丢失问题,具有良好的特征提取和抗噪性能。灰色关联度分析方法对小样本模式识别问题具有良好的分类效果,适用于滚动轴承的故障模式识别。文中首先利用差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,提出一种多尺度形态非抽样小波方法提取滚动轴承故障特征,然后将形态非抽样小波分解后近似信号的归一化特征能量作为特征向量,最后通过比较待识别样本与标准故障模式的灰色关联度来对故障模式进行分类。实例表明该方法可取得良好的效果。