基于聚类与改进最小二乘法支持向量机算法的汽车总装输送装备故障预警方法
汽车总装工艺复杂、生产节拍快、产量大,百分之六十以上的时间都在进行主辅物料输送,因此输送装备由于故障引起的停机会造成巨大的经济损失.为了对生产物料输送装备的健康状态作出评估,并在可能发生故障时作出预警,提出一种基于生长型神经气聚类算法与改进最小二乘法支持向量机(LS-SVM)回归模型的汽车总装输送装备故障预警方法.首先根据传感器的历史信号数据进行特征提取和降维处理,获得特征向量;运用生长型神经气聚类算法,将正常状态数据划分为多种工况,得到若干聚类中心,并计算当前运行数据的特征向量与聚类中心的欧式距离从而得到相似度趋势;同时构建了历史记忆矩阵,并通过改进粒子群算法优化LS-SVM回归模型参数,计算残差值,并结合残差值与相似度趋势,得出风险系数,对装备状态进行评估和预警.将所提方法应用于汽车总装物料输送设备,将减速器与轴承的振动值的均方根输入模型,得出设备的风险因子,证明了该方法的有效性.
输送装备、故障预警、生长型神经气聚类算法、改进回归模型、最小二乘法支持向量机、汽车总装
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TP27(自动化技术及设备)
江苏省重点研发计划资助项目;南京航空航天大学研究生创新基地实验室开放基金资助项目
2020-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
3220-3225
