数据驱动故障诊断方法泛化性能的经验性分析

近年来数据驱动的故障诊断方法被广泛研究,但是这些方法有效的一个前提条件是训练诊断模型的数据与待测试数据应需采集自相同的设备和运行环境,然而这个前提条件在实际的诊断情形中很难得到满足,实际能够用来训练诊断模型的通常是采集自同类型设备或不同工况的历史数据。对于实际诊断情形下存在潜在差异的数据集,数据驱动故障诊断方法是否有效的问题鲜有讨论。首先讨论了影响诊断方法泛化性能的可能因素,然后构建了多个跨数据集诊断任务,在此基础上对几个数据驱动诊断方法的泛化性能进行了经验性的分析,分析发现相较于模型复杂度数据集间的分布差异是影响跨域诊断泛化性能的主要因素;并进一步从信号特性分析的角度解释了设备型号差异和工况差异对跨域诊断性能影响的深层次原因。这些讨论有益于启发面向实际诊断情形的数据驱动诊断方法的研究。     

网格技术在制造业中的应用研究

在分析当前制造领域的制造资源集成问题之后，引入当前先进的正在发展的网格技术，提出了制造网格的概念。目的在于充分利用先进和开放的网格技术，标准化各种网络化制造手段和方式，形成整个上海、全国、乃至全球制造业的信息规范，真正实现信息化带动工业化的跨越式发展。项目以快速制造为应用背景，建立快速制造网格，以此作为制造网格的前期研究和试点工程。通过对快速制造网格的系统结构和网格的技术原理的深入分析，以制造过程中的产品数据交换为例，阐明在快速制造网格中各种服务是如何创建和提供的。