基于神经网络的扣式电池自动化生产线故障诊断系统研究

发布时间：2022-01-06 00:47

　　自动化和智能化是现代化大生产的显著特点,近年来伴随着生产设备的大型化、高速化,传统的诊断技术已经远远不能适应了。现代化工业生产,一旦因故障停机,损失巨大。因此人们对机械设备故障诊断的复杂性、准确性和及时性的要求也逐渐增加,这就迫使人们在设备诊断方面进行了大量的研究,形成了故障诊断这一新兴的研究领域。本文首先依据Li/MnO2扣式电池组装工艺和机械自动化产品设计的系统观点,提出了一种新型的直线型Li/MnO2扣式电池自动化生产线,并对它的机械系统和控制系统做了详细地介绍。由于本自动化生产线是一个多输入多输出的复杂系统,作为核心部分,本论文提出了一种基于神经网络的故障检测和诊断方法。其原理是:采用VC++作为前台开发工具,SQL Server2000作为后台运行的数据库,采集生产线上的必要的输入输出信号,在对采集到的数据进行分析处理的基础上,通过深刻分析维修专家进行设备维修时的思路,采用利用神经网络推理计算的知识表示方法和启发式推理机制实现故障定位,在很大程度上减少诊断过程中的工作量,提高诊断的准确性和效率。经实践检验,基本上满足客户的要求。从上世纪80年代起,诊断技术进入了智能化阶段,经... 

【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

直线型Li/MnO2扣式电池生产线样机图

图 2.7 系统设置区画面 图 2.8 整机调试区画面Fig. 2.7 The setting area for system Fig. 2.8 The debugging menu for the whole machine§2-4 本章小结

图 2.7 系统设置区画面 图 2.8 整机调试区画面Fig. 2.7 The setting area for system Fig. 2.8 The debugging menu for the whole machine§2-4 本章小结

【参考文献】：
期刊论文
[1]锂锰扣式电池生产线控制系统设计[J]. 孙立新,林树忠,张迎新,孙会来,齐向阳.  电池. 2004(02)
[2]一种嵌入式SQL语言在VC++中的实现方法[J]. 颜昌学.  西南民族大学学报(自然科学版). 2003(06)
[3]Microsoft SQL Server连接技术研究[J]. 韩映丽.  绍兴文理学院学报(自然科学). 2003(10)
[4]基于神经网络的综合智能故障诊断专家系统[J]. 崔彦平,王秉仁,傅其凤,葛杏卫.  机电一体化. 2003(04)
[5]电力系统故障诊断中的智能化方法及其应用[J]. 马玉良,赵光宙.  电力系统及其自动化学报. 2003(02)
[6]供配电系统故障诊断专家系统的研制[J]. 居荣,唐小波.  电气自动化. 2003(01)
[7]分布式水电机组故障诊断集成专家系统的研究[J]. 余涛,王晶,沈善德,朱守真.  动力工程. 2002(04)
[8]碱锰电池自动检测分选机的创新设计[J]. 林树忠,孙立新,孙会来,王庆,王德军.  电池. 2001(06)
[9]基于人工智能的电力变压器绝缘故障诊断面向对象知识库[J]. 廖瑞金,姚陈果,孙才新,顾乐观.  电工技术学报. 2001(06)
[10]湖南电网220kV系统20年故障分析[J]. 陈辉华,于雅玲,汤吉宏,黄颖.  华中电力. 2001(06)



本文编号：3571374