双列多功能制袋机系统参数智能设定技术的研究

发布时间：2017-11-03 06:23

  本文关键词：双列多功能制袋机系统参数智能设定技术的研究

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【摘要】：制袋机由单列单功能发展到双列多功能,工艺趋于复杂,设定参数数量增多以及参数具有强耦合性导致人工试凑的设定方法难以迅速完成设备系统参数设定,熟练技工的短缺进一步造成设备调试周期的延长。本文开发双列多功能制袋机系统参数智能设定专家系统,有助于解决上述生产中出现的问题,缩短设备调试周期,提高设备利用效率。本文分析了双列多功能制袋机的设定参数,选定制袋机的恒张力送料与纠偏、定长定位牵引以及热封等关键工艺所涉及的设定参数为重要参数。在考虑设定参数对制袋工艺的影响和参数之间的相互联系的基础上,确定了专家系统需要设定的具体参数。针对双列多功能制袋机参数设定所需的案例知识、规则知识、材料知识和制式知识的特点,选择框架法表示材料知识和制式知识、面向对象法表示案例知识、产生式法表示规则知识。采用人工获取、人工和半自动获取以及人工获取为主、基于粗糙集理论获取为辅的方法获取知识建立知识库。构建了双列多功能制袋机系统参数设定专家系统的总体框架,针对双列多功能制袋机系统参数设定提出运用案例推理(Case-Based Reasoning CBR)为主导推理出和当前生产条件最相似的案例,再启动规则推理(Rule-based reasoning,RBR)对案例进行改进的CBR-RBR集成推理方式。本文采用VS2010编译环境、MFC类库、C++编程语言和Access 2007等工具研发成功双列多功能制袋机系统参数设定专家系统,并对系统软件申请软件著作权。该软件已在广东某机械股份有限公司的制袋机产品调试中应用,现场使用人员反映良好。
【关键词】：制袋机 参数设定 案例推理 规则推理 专家系统
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB486
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 课题研究的背景与意义11-13
• 1.1.1 课题研究背景11-13
• 1.1.2 课题研究的意义13
• 1.2 设备系统参数智能设定的研究现状13-18
• 1.2.1 案例推理的研究应用现状14-16
• 1.2.2 CBR与RBR集成推理研究现状16-18
• 1.3 研究课题的项目来源和主要研究内容18-20
• 1.3.1 项目来源18
• 1.3.2 研究的主要内容18-20
• 第二章 制袋机工艺流程及系统参数设定20-30
• 2.1 制袋机的工艺流程20-22
• 2.1.1 单列单功能制袋机的工艺流程20-21
• 2.1.2 双列单功能制袋机的工艺流程21
• 2.1.3 双列多功能制袋机的工艺流程21-22
• 2.2 制袋机的关键工艺及主要技术参数22-27
• 2.2.1 恒张力送料与光电纠偏工艺22-24
• 2.2.2 定长定位牵引工艺24-25
• 2.2.3 热封工艺25-27
• 2.3 双列多功能制袋机系统参数智能设定对策27-28
• 2.4 本章小结28-30
• 第三章 专家系统的建造30-46
• 3.1 专家系统建造的总体要求30-31
• 3.2 制袋机参数设定专家系统的基本结构31-35
• 3.2.1 系统设计的整体思路31-32
• 3.2.2 系统工作流程32-34
• 3.2.3 系统总体框架与主要模块34-35
• 3.3 知识获取35-38
• 3.3.1 知识获取的概念与方法35
• 3.3.2 材料知识与制式知识的获取35-36
• 3.3.3 案例知识的获取36-37
• 3.3.4 规则知识的获取37-38
• 3.4 知识表示38-43
• 3.4.1 知识表示的概念与方法38
• 3.4.2 框架表示法表示材料知识与制式知识38-40
• 3.4.3 面向对象表示法表示案例知识40-41
• 3.4.4 产生式表示法表示规则知识41-43
• 3.5 知识库的建立43-45
• 3.5.1 材料库的建立43-44
• 3.5.2 制式库的建立44
• 3.5.3 案例库的建立44
• 3.5.4 规则库的建立44-45
• 3.6 本章小结45-46
• 第四章 专家系统的集成推理46-60
• 4.1 集成推理的关键技术及其推理流程46-47
• 4.2 基于粗糙集（RS）理论的知识预处理及特征属性权重计算47-52
• 4.2.1 RS理论的定义及在案例推理中的应用47-48
• 4.2.2 基于RS理论的知识求精48-49
• 4.2.3 基于RS理论特征属性权重的计算49-52
• 4.3 主客观组合确定案例特征属性权重52-53
• 4.3.1 层次分析法特征属性权重值的计算52-53
• 4.3.2 主客观组合法确定权重值53
• 4.4 案例检索53-56
• 4.4.1 基于分层索引技术的第一级检索53-54
• 4.4.2 基于最邻近法的第二级案例检索54-55
• 4.4.3 新薄膜材料匹配检索55-56
• 4.5 案例调整56-58
• 4.5.1 基于规则推理的案例调整56-57
• 4.5.2 基于神经网络调整热封工艺参数57-58
• 4.6 系统的自学习与案例库的维护58-59
• 4.6.1 系统的自学习58-59
• 4.6.2 案例库的维护59
• 4.7 本章小结59-60
• 第五章 系统实现与应用实例60-69
• 5.1 系统开发工具60
• 5.2 系统主要模块程序设计60-67
• 5.2.1 数据库的建立60-61
• 5.2.2 系统案例推理模块程序设计61-62
• 5.2.3 系统规则推理模块程序设计62-63
• 5.2.4 系统界面63-67
• 5.3 系统实例应用67-68
• 5.4 本章小结68-69
• 结论69-71
• 参考文献71-76
• 附录1 系统CBR-RBR集成推理的部分程序76-84
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果84-85
• 致谢85-86
• 附件86

【参考文献】

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本文编号：1135029