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[期刊] 统计与决策
[作者]
夏文汇 谢非
贝叶斯(Bayes)决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法。文章针对制造业生产物流装备系统状态监测和故障诊断,分析、研究基于最小错误率和最小风险的Bayes决策判据,提高装备系统故障诊断水平。
关键词：
物流装备系统 故障诊断 Bayes决策
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张柯 夏静萍
利用Matlab开发了多智能体系统仿真实验,通过编写m文件求解故障诊断观测器增益矩阵,可以进一步加深对多智能体系统分布式故障诊断算法的理解。利用Simulink搭建的仿真实验,学生可以直观、清晰地学习故障诊断观测器在线故障诊断,并准确辨别出现故障的智能体以及完成准确故障诊断。将该开发的仿真实验应用到研究生课程教学中,取得了良好的教学效果。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
王家博 张海军 赵余祥 刘永华 肖茂华 鲁植雄 王光明
[目的]为了提高液压机械无级变速器换段液压系统的平稳性和安全性，设计了一种应对换段液压故障的诊断方法。[方法]利用自主研发的液压机械无级变速器试验平台，试验获得5种油路故障状态模式数据集；通过数据预处理及随机抽取的方法得到120组单一故障样本集和21组组合故障样本集，基于天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search）和BP神经网络，对处理后的120组单一故障样本建立了故障诊断模型；对标准BP神经网络模型和优化型BP神经网络模型进行了实验测试和比对研究。[结果]所使用的BAS-BP方法对试验样本实现了5种油路状态模式分类；与标准BP神经网络相比，BAS-BP方法可以更好防止网络受限于局部极小值，且故障诊断正确率提升10%。[结论]与常规优化算法相比较，BAS-BP方法所需训练时间短、收敛速度更快，算法运行速率提升85.76%，拥有更好的稳定性和判别精度。特别需要指出的是，该方法对于组合故障的判别仍然有效。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
蔡鹃 谢宏 何怡刚 张波
提出用离散Hopfield神经网络预测模型算法对传感器的故障进行检测;采用Hopfield神经网络与模糊评判结合方法,对阀门进行了故障诊断;提出一种改进离散Hopfield神经网络算法,该改进算法中,为使得样本构造记忆矩阵中包含抑制信息,将故障输入矢量和输出诊断矢量对由二值状态矢量对转换为两极对形式,构成离散Hopfield神经网络的输入-输出两极对.实时检测重油混烧控制系统的故障和异常,构造输入故障矢量,通过判断是否与神经网络原训练样本完全匹配或由计算贴近度确定一个最靠近的样本与之对应,给出混烧控制系统的故障诊断和故障信息提示.
[期刊] 工业工程
[作者]
张炎亮 颜健勇
针对机械设备状态监测与故障诊断技术中特征提取对诊断准确性的局限,从原始故障信号数据中提取出尽可能多的有用信息。提出通过最佳特征数据集对轴承故障进行诊断分析,分别从幅域和频域对故障数据进行特征提取。采用一种改善的粒子群(G-DPSO)算法对提取的特征数据集进行筛选,对传统粒子群算法权重系数进行优化,同时和故障诊断需要的决策树模型的信息熵增相结合,可以达到将最适合故障诊断的特征向量提取出来的目的。用5种轴承故障数据对所提方法进行实验分析,诊断正确率能达到97%之上,证明所提出的方法是有效、可靠的。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李峥 李宗 王天杨 秦朝烨 卢文秀 褚福磊
机械故障诊断实验具有工程实践背景,对于培养学生的综合能力有着重要意义。为此基于MATLAB GUI设计开发了机械故障诊断实验系统,系统包含振动信号的时域、频谱、时频分析3大功能模块,借助案例分析有效地验证了系统的适用性。该实验系统的开发与应用有助于学生理解相关领域的原理与分析方法,切实提高了学生在机械故障诊断领域里的实践和应用能力,为学生今后开展相关研究奠定了理论与工程实践基础。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王祝平 李小昱 王为 张军
内燃机工作状态的正常与否直接关系到整个系统的安全性和可靠性,对内燃机的燃气系统进行快速无拆卸故障诊断在生产实际中具有重要意义。采用美国NI公司虚拟仪器开发平台LabVIEW,组建了一套基于关联维数的内燃机状态监测与故障诊断系统。用490BPG发动机分别在怠速、1 200 r/min2、400 r/min无负荷时进行了测试,结果表明:缸盖振动信号在正常工况时的关联维数最高,漏气故障的关联维数次之,断油故障的关联维数最低,且不同工况下的关联维数区分显著。该系统以关联维数作为特征参量,能快速准确地对内燃机的工作状况进行连续、在线监测与故障分类。
[期刊] 物流技术
[作者]
习波
为了降低制造业的生产成本,提高收益,在分析生产物流配线闲置和超载成本的基础上,采用粒子群算法对其进行优化,并利用模糊自适应改进惯性权值,通过实证研究表明该方法实用,可操作性强,可以有效降低制造业生产物流成本,具有广泛的应用价值。
[期刊] 物流技术
[作者]
曾祥慈
基于成本视角,建立一种新的能够动态反映原材料、半成品配送批量决策的模型。将整体决策划分为三个层次的决策,得出运输—库存成本效率最优条件下的最佳配送批量。实证结果表明,该模型的准确性和适用性强,可以有效的控制制造业的生产物流配送成本。
关键词：
制造业 成本 生产物流 配送批量决策
[期刊] 改革与战略
[作者]
林伏涛 谢元展 詹圣泽 林兴华 刘永贤 钱似伟 吴遵武 郑阗雯
文章综合运用信息论、系统论、控制论思想为基础,遵循准时生产、精益生产的原理,追求生产过程中人、机、料、法、环等要素的无缝对接,以实现生产的职业、健康和资源、环境与效益多方的动态协调与和谐统一。对制造业生产异常响应管理系统进行信息化、智能化方案的设计与构建,提高其处置的及时性、实现异常响应的规范化管理,是企业降低生产与管理成本、完善精益生产管理体系、提升企业整体管理水平不可缺少的环节。分析过程异常的原因,进行异常归类,并对异常控制所需的信息进行采集分析,针对生产过程普遍面临的因人员、设备、质量、物料等异常事
[期刊] 工业工程
[作者]
朱清香 焦朋沙 刘晶 郝红红
关联规则挖掘算法实现了对复杂设备的通用、快速、脱离主观经验的故障诊断。经典的关联规则算法以各项目均匀分布为前提,而实际的故障诊断过程中不同的故障因素对故障诊断的贡献度不同。针对这种情况,将"最小支持期望"和矩阵引入关联规则,提出一种适用于设备故障诊断的基于矩阵的加权关联规则模型——MWARMA模型,实例证明该模型在提高挖掘效率的同时,明显提高了故障诊断的准确率。以该模型为基础设计并实现了一套设备故障诊断系统。
[期刊] 工业工程
[作者]
陈光林 于丽娅 张成龙 周鹏 李笑瑜
对滚动轴承做健康监测和故障诊断可以保证机械设备持续有效地进行工作。利用深度学习对工业大数据背景下的海量复杂数据进行建模时，需要耗费大量的计算资源，出现训练停滞或难以训练等问题。尝试采用宽度学习系统代替深度学习进行轴承故障诊断，同时针对宽度学习系统分类效果受限于自身超参数的选择这一问题，利用元启发算法中的麻雀搜索算法对宽度学习系统的超参数进行优化，提高宽度学习系统的准确率。将优化后的模型应用于西储大学轴承数据集，并与多种神经网络模型进行对比以验证所提方法的故障诊断能力。
[期刊] 改革与战略
[作者]
范兴美
生产过程的组织与管理是制造企业生产得以顺利进行的条件和保证,企业物流既是生产过程不可缺少的组成部分,又可以把企业的各生产作业点、作业区域以及各生产阶段之间有机地联系起来。根据我国目前的情况分析,物流成本的比重正在逐年递增,物流环节成为企业利润流失的一个“黑洞”,如何将发达国家的先进管理经验与我国的具体国情结合起来,加强制造企业生产物流成本管理,是一个非常值得探讨的问题。
关键词：
生产物流 物流成本管理 生产物流成本管理
[期刊] 物流技术
[作者]
戴立坤
针对如何在物流配送车辆运输过程中提供远程车辆故障诊断与故障定位的问题,提出采用物联网技术构建以配送车辆为研究对象的远程故障诊断定位系统。通过车载终端设备与车辆的电子控制单元连接,采集车辆的状态信息,并进行故障诊断定位,然后将信息通过无线通信网络传送给物流控制中心,控制中心对故障代码与故障现象进行分析处理后,及时提醒工作人员进行快速处理,并根据车辆行驶状态检测给出车辆的维护保养意见,从而实现配送车辆的故障预防以及在配送过程中的故障诊断与技术支持,避免了意外事故的发生,同时提升了配送效率。
[期刊] 工业工程
[作者]
石惠芳 苗永浩 夏雨
解卷积方法是机械装备故障诊断的有力工具，但传统研究仍属于浅层特征提取，难以处理极低信噪比情况。针对此问题，在传统解卷积理论的基础上引入特征学习思想，提出一种基于基尼指数(Gini index, GI)的稀疏特征深度解卷积方法 (GI-based sparse deep deconvolution, GI-SDD)进行机械装备早期故障诊断。采用频带均分策略初始化输入层滤波器，为后续解卷提供方向。以能够表征机械故障稀疏特征的GI作为损失函数，指导深度网络进行训练。基于广义的特征向量法(eigenvector algorithm, EVA)执行权重优化，进而对微弱故障特征进行逐层学习。利用相关系数和包络谱峭度(envelope kurtosis, EK)准则联合评价故障信息，降维输出最为显著的故障分量。经仿真分析及试验验证，所提方法对背景噪声具有强鲁棒性，故障特征得到显著加强，其EK值相较于传统MED和MGID结果分别提升163.43%和187.11%。
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