【摘 要】
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随着铁路设备装配生产线不断向自动化、专业化发展,企业也越来越重视生产效率以及经济效益。并且由于装配线的整体性,如果某一关键设备部件一旦发生故障,将会导致整个生产线
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随着铁路设备装配生产线不断向自动化、专业化发展,企业也越来越重视生产效率以及经济效益。并且由于装配线的整体性,如果某一关键设备部件一旦发生故障,将会导致整个生产线的运转失常,造成不可估量的损失。所以,在保证企业自动化生产线高速稳定运转的同时,对资源和成本进行有效的控制,成为企业日益关注的问题。在此基础上,传统的以事后维修和定检维修为主的维修策略显然已不能满足企业的需求,而“视情维修”的理念越来越多的被企业所研究和应用。视情维修即基于状态的维修,是对设备故障预先知晓,并定位问题,根据故障评估和故障趋势作出判断,从而进行更有效的维护措施。本文在对视情维修技术调研的基础上,提出了产线轴承故障特征值预测和故障分类算法,并对两种算法模型在企业生产管理系统中进行实现,配合模型的输出结果分析,对产线轴承进行视情维修管理。具体的研究内容为以下三点:(1)本文使用SOM神经网络聚类模型实现对产线轴承故障类型的分类。但传统的SOM算法会随机选取初始权值向量,严重影响对SOM网络的训练效果。本文提出PSO-SOM算法,使用PSO粒子群算法在输入样本中寻优找到各类样本的聚类中心,将聚类中心向量作为SOM网络的初始权值向量。(2)对于轴承特征值的预测模型,本文采用小波神经网络算法进行特征值的预测,但传统小波网络的权值修正过程使用梯度下降法,采用单方向的搜索策略,在全局搜索和寻优性能上有很大缺陷。本文提出FA-小波网络算法,利用FA萤火虫算法的个体移动寻优方式,对小波网络的权值进行不断优化,提高了全局搜索寻优能力。(3)基于对两种算法模型的验证和可用性分析,本文将两种算法模型进行设计实现,应用到企业真实的状态监控平台之中。并根据模型的输出结果,提出一种以状态维修为主,定检维修为辅的维修策略。并在维修管理模块提供维修日志信息反馈,更加全面的进行轴承视情维修管理。
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