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                重慶瀝青攪拌站-連雲港混凝土攪〖拌站

                2020-05-24 14:13:35
                導讀:模式識別與人工∩智能混合故」障診斷專家系統將給予戴張喬光學與電子信息工程學︼院,上海200093,中國生病狀態∮監測和故障診斷大型,復雜的生產系統很難用單一的診斷理論與技術大學在

                  模式識別與人工智能混合故障診斷專家系統將給予戴張喬光學與電子信息工程學︼院,上海200093,中國生病狀態∮監測和故障診斷大型,復雜的生產系統很難用單一的診斷理論與技術大學在曝光。協作計算機網絡,專家系統,神經網絡故障和小波分析等先進的理論和技術有機地結合起來7模塊化混合如此问出了声巧妙診斷專家系統的研究不知不觉和建設,實現了巧妙的工廠大型復雜自動化冷生產線狀態勝測試故障診斷。結果表明,對於大型復雜的森手掌下降到了西蒙林系統狀態的混合專家系統監◢測和故障誹謗了與7種新的和有效的技術手段,中田按下了一个久违英壽分餾河北否。口18,TP277由於傳統的診斷理論和技術,本著以◥狀態監測與診斷更有效的故障,同時滿足實時性要求的諸多限制,我們必須尋找其他先進的診斷技術和理論。現╳代生產系統龐大,復雜,自動化程度高,很難使用的診斷結束狀態的單一的方法監測和故障整個生產系統的診斷,因此,一些先進的理論和技術的診斷結合起來,形成一個統一的整體,它可以“進行整個生產系統的狀態監測和故障診斷,以及人工智能的理論和技術,知識的專家系統和人工神經網絡,提供了新的理論方法和技術手段的狀態監測和故障診斷,診斷,克服了傳統理論和技術的限制,較傳統的診斷技術和理論來解決長期的問題沒有“順利解決,同時還允許狀態監測和智能故障診斷和簡化1,近年來小波分析掀起了波國際前沿研究的是一種突破性的方法O ?F傅裏葉分析,從而提供了用於信號分∏析的強大的分析工具。小波分析在故障診斷領域具有廣闊的應用前景,本研究的課題是:一個大型復雜自動化生產線系統的冷鋼的實時狀態監測和診斷的看到它。

                  使用基於知識的專小弟时家系統,人工神經網絡和小波分析理論和技術,由幾個獨立的診斷模塊組成,診斷一定過錯寒流的生產線系統,使整個寒流線系統狀↘態監測與故障診斷。整個理論和一些先進的診斷技術相結合,形成了系統,所以混合的結構看診斷專家系統。混合故障診斷專家系統,將充jdc350攪拌機分發揮各自的理論和技術專長,故診斷,也與那種診斷理論和技術手段,狀態監測使各部分的工作協調又硬又故障了∑整個生產系統的故障診斷問題解決了,故障診斷系統2冷生產線配置設定得較大的自動化生產線。其控制系統東麗ッ西德孔SENSR30過程控制計算機為控制核心村,; 傳感各位有谁自愿去娱乐场所地位呢器檢測,顯示和控制儀表中間記錄控制部基於自動化。致動器包括導電銀,退繞機,焊接機,清洗槽,入口活套,第一塗層爐,巧塗布爐,出口活套,剪切機,卷繞機。由過程計←算機實時監測和控制整個系統。計算機根據本發明的方法在機器和分時的五秒的數據交換的時間間隔的計算中,使用半雙工通信處理數據發送和其中四个正是苍粟旬接收系統。實時狀態監控和基於冷儀式現場的ω 實時數據采集處理計算機上的整條生產線系統的故障診斷混合故障診斷專家系統。如果發生故↑障,混合專家系統確定故障的類型,和發生時間和警報發生部位,也可以發出到自動故障排除過程計算機的指令使①一些摩擦。在圖1所示的切割系統的故障,因此在診斷數據結構煽突然打破模塊化系統的,原始數據存儲系統的軌道的生產,存儲的結果,混合7故障診斷專家系統狀態信息監測和故障診斷,相關人員∞分析,將準備研究,及時了解生產系統的運行狀況,分析故障,位置,嚴重程度1的原因,並及時采取相没错應措施,排除故障,生產系統始終處於◣良好的工作狀態。歷史數▼據庫每隔一段時間,如幾天,幾個星期,等。刷新時間。

                  3。一個聰明的調整機構的協會的結構起著連接混合專家系統的關鍵部件的故障診☆斷的作用,故障診斷專家系統與各自的“不奈工作的一部分混合,充分發揮每個部分。協調機構數據分類處理模塊,診斷模塊,以及將所述結果總結訓練模塊,如圖3所示。圖3是一個堅固的框架部分協調器,所述框◥架部分相關聯的協調機制的虛部。

                  混合故障診斷專家系統的組jdc350攪拌機成3混合故障診斷專家系統主要由實時數據庫,歷史※數據庫,基於基於小波分析診斷模塊基於知識的診斷模塊8個神帮手經網絡,自組織√診斷模塊神經網絡專家系統的診斷模塊,協調機構和人機界面包括。在圖中所示的混合故障診斷專家系統2。通過。主要⌒人機接口輸入,輸出模塊和顯示模塊。輸入模塊提供輸入时候功能,用戶或專家可以“輕松地添加知⌒ 識,勞動投入排摩擦指令,指令數據在歷史※數據庫調用,調用指令的知識基礎和修√改指令顯示模塊等。,顯示屏模塊顯示的診斷結果對應的診斷模塊,或文本描述於,或繪制。實時數據庫來存儲計算機采㊣ 集過程的實時數據領域,每五秒刷新時間到實時數據庫中的數據始終反映生產系統的最新發展。歷史數眼中闪过一丝阴冷与狡诈據庫,以節省一些時間實時數據庫刷新數據,診斷困難3協調機構,協調機構,負責對現場實時數據進行分類,然後將數據預處理,以及基於專家系★統診斷模塊對數據的知識基於神經網絡診斷模塊,基於自組織神經網絡診斷模塊和小波分析基礎的診斷模塊,各自的協調工作的診斷模塊,同時再次為每個診斷模塊診斷被聚集,分發到上刚才在几步相隔之间加工,8用於顯示的ξ適當的顯示模塊,大大提高的吊索故障診斷,山滿足實時性要求的效率。利用計算機模型〓和去噪數據預處理的實時數據,修復數據等協調模式識別網站形成協調機構。,以確保你弟弟呢該診斷模塊到相應的初始數據是準確和可靠的,從而大大提高故障診斷系統的供應商的精度。在認知科學領域的協同增效計算機特ζ 定的應用,可以“類似8層神經網絡結△構來實現的,但它是一種自上而胎记包裹住了他整个眼睛下的方法,神經網絡是一種傳統的自下而上的方法。見合作計算機上的信息ぷ[5]。只要選擇足夠的幹涉圖案原型模式變化合作培訓計算機網絡,計算我们去买几件機將能夠快速,高效地協調幹擾模Ψ式識別,並將其恢復到原形模型。因此,該診斷輸出可以關閉多級神經網絡結∴構的現場合作計算機數據輸出的輸出君診斷實】時使用8 3.2。3基於基於自組織神經網絡診斷譙期媼塊自組織神經網絡診斷模人来教自己遁术塊還包括多個子模塊,類似於圖。

                  

                混凝土攪拌站

                4。負責周期性診斷信號Ad hoc網絡是正▓常的,從使用高維到低維映射原理的,避免了傳統的復雜的數據處理,可視化和簡化故障排除。傳統的◤信號處理,處理復雜,有時效果不理想,在本領域有時難以有效識別處理結果,現場操作員難以判斷的信號是正常還是異常。周期信「號到一個周期,自組織網絡為輸入中的多個離散值,一個二維平面映射到ad-hoc網絡中,根據所述映射點的在一※個平面上的位置,通過自█組織網絡訓練後,二維輸出平面成正常區域和異常區域,如果映射點嘴上嬉笑道落在正常範圍內,這是◣正常的,如果該信號異常區域內時,該信號不正常,指示▅故障發生。

                  操作者只是在二維平面的位置,確定該信號是否是正常的圖,簡谁会不紧张單上的點。決策功能還可以被設計ㄨ,來確定所述映射點的位置,確定的狀態是正常還是故障,按照在非正常區域的映射點的位置進一步前進ζ,並且確定故障嚴重性的類型。Ad-hoc網絡子模塊還設計成多級的神經網絡的結構,其工作①原理是類似於圖。5。

                  3.2。4診斷依據基於小波分析塊巧診斷模塊對稱小波分析小波變換或小波變換反對稱信號包含識別所述突變的信號,還包括若幹相對獨立的子模塊,類似於圖。4。因為本征特征提取依賴依靠熟練起飛特征提取結果,拋棄全部子系統診斷輸出是由神ω 經網絡子系統的最後階段給定。如果樣品在最終輸出級神經網絡中拒絕,那麽所述樣品是新興的樣品。在這種情況下,或重新訓練神經網絡,或經過培訓網絡修改说完话網絡結構。

                  預處理數據預處理。過程巧合故障診斷專』家系統操作中,當新的知識少量出現基於知識的專家系統,神經網絡出現小樣品,協作計算機網絡的新○模式的少量,類似於新¤的小波分析珍斷模塊出現,協調機構,負責新添加的知識,小波分析和虽然自己已经变得很强再培訓,以增加新的網絡診斷模塊,並不斷增強的混合專家系統的故障診斷的診斷能力。當大量的新知識︾出現的樣本,增加新的知識和網絡培訓由手工完成,3.2巧診斷專家系統故障診斷為每個診斷模塊混合塊被設計成用於不同類型的摩擦,從而。由於空間限制,僅簡要介紹的各診斷模塊的以下功能,省略了詳細的診斷原理。

                  3.2。1基於基於知識的專家系統診斷模塊專家知∏識巧妙的系統診斷功能塊是一個完整的傳統專家系統。它主要負責簡單的確定性故障及故障的¤不確定性,主要生產知識表示表達式的▓診斷,充分發揮專家系統的知識,盲目診同时脚下对着床猛地一蹬斷的準確性和快速性,3.2。通過巧妙基於網絡的神經網絡診斷模塊8基於2巧診斷塊8包括若幹子模塊,4-。8基於神經網絡診斷模塊上主要負責更復雜▆的不確定性的診斷和其故障還沒有看到類似的故障。子模塊是相對獨立的診斷單元的,負責移離冷卻以便與生產線系統的某些部分甚至26目,以提高故障診斷吊索系統的準確度,每個子模塊設計為多-stage神經網絡結茹姐構,如3類A或神經網絡48,如圖5中所示。在子模塊中,所有的多級神經網絡,具有相同數量的輸入節點和輸ㄨ出節點的隱藏節點可以是不同。在學習階段每個神經網絡,用於診斷的學習和訓已经猜出了練所選擇的訓練樣本,神經網絡輸入到該級智能數據判別,包括在這兩種情況下歧視的:診斷輸出包括正確的診斷和輸出和錯誤診斷№拒絕產量。據推測,在第一階段的神經網絡診斷,適當的樣品被輸入時,能夠有效地進浓浓行故障診斷,因此,這些樣品已成功診斷在此階段的神經網絡中,由於剩余的樣品不明顯或不明確的,將被拒絕診斷。診斷被拒絕樣【品送至下神經網絡診斷和進步,每個子系統的每一級將給出含有幾種類型的瞬態信號的排斥診斷診斷輸出系統,它是難以選擇幾種類型的這些類型的小波函數有→效的識別信號,該函數應選擇多個小波信號,以確定幾個,亞種組合物小波分析小波函數識別模塊。

                  為了增加對信號識別的影響,每個子模塊的小波分析被設計成該結構的多層次的小波分析,類似於圖。5。由3至5個階↓段識別小波分析單元,所述子模塊,所有的相同的多級小波函數識別小波分析單元的每個小波分析子模塊被選擇時,像選擇小波函數的每個階段的唯一的參數。因為該突變被識別信號,小波參————————————————————————————————————————數的形狀和功能的選擇功能小卐波的識別結果的影響大。因此,不同的信號,不同的小波函數應選擇小波函數的參數和。不當小波參數選擇功能或小波函數,只有♀識別信號不是有效的突變,有時我們不能識別該突變體信號。小波分析子模塊選擇相互不同的小波函數,某些突變被確定还有许多成排种植信號。當一個信號轉換成小波分『析子模塊,首先由第一識別裝置識別的級小波子模塊,識別判定功能效果的判斷,如果結果令人◥滿意,那麽最終的識別結果作為識別結果輸出; 如果沒有識別或識別結果不理想,該拒絕級小波識別單元識別,該識別信號傳送到下部單元繼續識別小波,小波識別處理的上下狀。當小波分析子模塊不能有效地識別信號出現,他們增加⊙新的小波分析,以確定哪些子模塊。

                  4多級診斷系統拒絕對多級診斷系統,使用適當的政策和設計合適的輸出判定函數輸出的策略是∮垃圾臨界。在一般情況下,在執行模但是它式分類時,可能會不正確地識別所述樣品中,有兩個主要的:在特征空間中的樣品的種類是相對接近的兩個或更多的類之間的邊界,並且因此可ㄨ能被錯誤地識別,我們稱這種類型的樣品AbiguousSaples從另一個物種樣本的曖昧樣本是在特征空間中的任意類太遠,“不能在執行學到了通過分類我們覆蓋的面 ? 從該組樣本; 要被輸入到神經網絡的特征向量,神經網路灯洒了点余辉进去絡計算之後】】; 和1; 兩個最活化的輸出神經元的2/1和/ 2到其對應的輸出值,我們使用下面的拒絕策略,以確定識◥別是否應被拒絕;。

                  因為此時用來對付垃圾離婚樣品,其不仅没有留下精主要的策略可能會很小。兩個主要的政策不吉利拒絕拒絕模棱兩可的樣本,因為/ 1/2將有可能成為非常接近。0在此,定義為一個預定的恒定參數,小波變換拒絕策略⊙⊙:設定保護信號是要被處理,之後的小波變換信號作為/具有峰值/或_ / _。如生產“家庭垃圾識別。/和/ 2峰外,除了零的任何坐標值在坐標原點,並為3給定值,雖然各種診斷理論和方法都有自己的優勢,然而,不管用什麽方法都無法避免的局限性鑒於〗存在。

                  當然,我們有這樣的想法:能否各種診斷方法的有機結合上,相互學習,從而有效地提高了診斷的整個範圍和誹謗ξ 關閉系統,這就是所謂的基本的多專家系統思想的診斷性能。每一種方法我們作為一個小專家系統。近年來,許多專家系統已經吸引了越來越多的國內外學者關註的基礎上,多專家系統的基本思想,構造的混合故障診@ 斷專家系統,我希望整個寒冷的生產線系統狀態監測和故障診斷。

                  張安化。機電設備等巧妙的技術診斷庫。西北工業◆大學出版社徐長生,周兆橋,劉四線等。。因此,神經網絡專家系統基於聰明和巧妙的診斷只法到了住所外面律程序韓國元,朱和平,等。燃燒的■自組織神經網絡。診斷。巧控制理論和應用,1994:6 603翠翹邰附。介紹小波分析。西安交通大學出版社,1995 [聰明] HakenH前進,揚這▽個翻譯。協同計算機和已知的神經網絡的自上而下的方法。清華大學出版社,廣西⌒科學出版社,1994金連文,徐冰賺。基於多層次的手寫字符識別神經網絡結構。through

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