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基于蚐的汽车涂装线机电设备智能诊断浙江工业大学硕士学位论文作者姓名:刘志浩指导教师:叶永伟浙江工业大学机械工程学院年月
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作粼:纠缶涵吼删印删日槐I日期锄年蔿浙江工业大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书日期:洳辏笤码廊本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于C芸冢年解密后适用本授权书。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉纭作者签名:导师签名:.
基于蚐的汽车涂装线机电设备的智能诊断摘要随着新的汽车涂装生产技术、生产工艺以及大型复杂设备的不断涌现和迅速发展,为了保证生产和设备高效、可靠的运行,因此对汽车涂装系统各机电设备运行状态的准确诊断提出了更高的要求。由于智能理论的发展,设备状态判别进入了智能化发展阶段。本文详细研究了主成分分析法和支持向量机在涂装线设备诊断中的应用,并结合虚拟仪器进行了涂装线设备监控与智能诊断系统的设计。论文主要内容如下:萜低孔跋呱ひ眨愿髯酉低持饕I璞傅墓收匣斫辛朔治鲅芯浚出了设备经常发生的故障类型和征兆,在各系统内建立了数据采集系统。芯苛斯收险髡滋崛〖际酢T谑导驶肪诚拢诙啻ǜ衅鞑杉降男藕牛环矫妫并不是所有变量都反映设备状态的重要信息,有些会干扰诊断;另一方面,设备信号特征的输出有一定相关性。因此,论文讨论了主成分分析方法和改进的主成分分析法的应用。通过烘房燃烧加热系统设备的实例对比分析,验证了此方法的优势。仙钊胙芯苛撕撕嘈图昂瞬问苑掷嗥骶ǘ鹊挠跋臁Mü菪菅痉真试验,分别分析了高斯核和多项式核对分类精度的影响,以及高斯核宽度系数和惩罚参数对分类精度的影响,表明高斯核参数和惩罚参数在某个范围时,分类器精度最好。岢隽艘恢只谥鞒煞址治龊椭С窒蛄炕纳璞缸刺掷嗍侗鸱椒ā=岷现鞒煞分析法的特征提取和向量机的识别优势,采用网格搜索交叉验证法寻求最优核参数,来建立向量机训练模型。通过烘房燃烧加热系统稚璞傅肿刺辛搜橹ぁ7直分析了主成分分析法改进前后的分类精度,识别率都基本达到%以上。岷闲槟庖瞧鹘辛送孔跋呱璞讣嗫刂悄苷锒舷低车纳杓疲允莶杉⑹庇蚝频域分析、特征提取和智能诊断等模块进行了介绍。詈螅匀慕辛俗芙幔⒍越徊降难芯刻岢鲆恍┱雇关键词:琒,特征提取,核参数优化,监控与智能诊断系统浙江工业大学硕士学位论文
浙江工业大学硕士学位论文