建立设备故障诊断和预测维修系统

本文简叙了设备故障诊断和预测维修系统的组成、逻辑框图及基本功能。同时,结合实例对人工智能等核心技术在系统中的应用作了深入浅出的说明。     

基于Internet的设备远程诊断实现技术研究

设备远程诊断是设备故障诊断技术发展的必然趋势,是近几年随着Internet的发展而兴起的一项综合性新技术.从传统的诊断方式入手,着重介绍了远程诊断技术的主要特点和基本原理,重点讨论了目前有关远程诊断技术新的研究方向,如数据仓库和数据挖掘技术,多网络协议的集成技术,基于分布式系统的CORBA技术,为开发新一代远程诊断系统提出了一些设想和实施过程中的经验和体会.     

热镀锌带钢表面粗糙度的多变量统计过程质量监控

以热镀锌带钢的表面粗糙度为研究对象，建立了基于偏最小二乘法（PLS）的多变量统计过程控制模型。该模型首先利用偏最小二乘回归对生产数据进行信息提取，然后根据严统计量对提取出的信息进行过程监控，最后利用贡献图分析生产过程中出现异常的原因。新的方法能够有效克服多变量间的相关性，同时充分保留过程参数对质量参数最大的解释力。用鞍山钢铁集团新轧钢股份有限公司冷轧厂带钢热镀锌线的生产运行实绩进行验证，结果表明：基于PLS的多变量统计过程控制模型与基于主元分析（PCA）的统计过程控制模型相比，能够更准确地找出生产过程中的异常点及其原因。     

LVQ神经网络分类器在润滑油磨粒识别上的应用

论述了一种用计算机图象系统进行磨粒识别的方法。该系统采用ＬＶＱ神经网络作为分类器来识别润滑油中磨粒的表面结构，从而确定机器的工作状况。识别过程包括４个阶段：（１）获取磨粒的铁谱图像；（２）将图像进行数字化并表提取特征；（３）对从特征集中提取的训练数据进行学习；（４）对磨粒进行识别并且生成机器运行状况的结果报告。对内燃机的滑动和滚动的几类磨粒进行识别的结果表明，这种方法可成功地用于磨粒识别。     

基于Gabor小波和核保局投影算法的表面缺陷自动识别方法

研究了Gabor小波变换和核保局投影(Kernel locality preserving projections, KLPP)算法的原理, 分析了热轧钢板表面缺陷的特点, 提出了一种基于Gabor小波和KLPP算法的特征提取方法, 并应用于热轧钢板表面缺陷自动识别. 首先利用Gabor小波将图像分解到5个尺度8个方向的40个分量中, 接着对原始图像和各个分量的实部和虚部分别提取均值和方差, 得到一个162维的特征向量, 然后利用KLPP算法将该特征向量的维数降到21维, 最后利用多层感知器网络对样本进行分类识别. 本文提出的特征提取方法具有计算简单、可并行处理的特点, 对沿一定方向分布的边缘和纹理具有较高的区分能力. 利用从工业现场采集的缺陷图像对本文方法进行了实验, 识别率达到93.87%.     

基于图象处理的棒材自动计数技术

利用面阵CCD摄象机采集打捆后棒材的端面图象，通过合适的阈值将灰度图象转换成二值图象，以消除棒材图象区域中由于油污造成的孔洞和棒材区域间的粘连现象。根据距离变换思想，提出了图象距离概念，通过计算并比较棒材区域各象素点的图象距离，确定了各根棒材的中心，从而实现了从图象中自动计算棒材的数目。对现场采集到的图象进行试验，结果验证了这种方法的有效性。