装配型企业生产现场质量监控系统

针对装配型企业生产过程的特征,以装配型企业中生产现场质量监控为对象,探讨流水线装配过程中通用质量监控系统的构建模式,论述生产现场质量监控的几个关键问题质量数据的采集、传输、统计分析与表达.并以典型装配型企业为例,应用相关的理论和技术,有效监控生产线中的质量问题,实现质量效益最大化.     

基于射频识别的装配过程监控体系研究

文章针对离散制造业企业中,管理层与车间现场过程控制层间信息和管理的断层而引起的生产管理问题,在离散制造企业内部引入射频识别电子标签跟踪在制品。在分析以工序为中心的装配过程信息流的基础上,提出了工位和区域控制器通过系统集成接口协调配合完成装配过程数据的实时采集,并结合多智能元技术实现了装配过程监控体系的逻辑集成以及装配过程的可视化和数字化管理,详细介绍了具有良好开放性和可扩展性的监控体系结构和其主要功能模块间的信息交互。该监控体系在汽车发动机装配线现场应用结果表明,生产效率和质量得到明显改善。     

基于SNMP的应用进程监控系统研究与实现

应用进程的运行状态直接反映系统基础设施的工作情况.引入关键应用进程监控,可以为系统的高效和可靠运行提供保障,从而实现生产自动化、信息化和智能化.本文面向应用进程,设计实现了一个应用进程监控系统.该系统基于简单网络管理协议(SNMP),实现了应用程序运行状态数据采集、故障告警和自愈等一系列业务管理功能,解决了生产过程中信息无法采集、生产过程监控乏力和生产计划可执行度低的问题.该系统已经应用在自动化装配生产线制造执行系统中,提高了现场数据采集效率,生产过程的自动化程度及信息化管理水平.     

基于休哈特控制图的制造过程质量监控系统

介绍了一种基于休哈特控制图的工业现场质量监控系统,并阐述了系统软、硬件的设计思想和实现方法.在现场利用控制图监控生产过程,调查生产过程的状态,了解工序能力是否适宜,实现了预防为主的思想.该系统可实现现场实时数据采集和质量控制的自动化.     

面向装备制造业的装配过程监控模型研究

在分析装备制造业生产制造特点、MES功能优势及不足的基础上,指出进行装配过程监控系统研究的必要性。针对企业现状,提出了基于RFID的装备制造业数据采集系统总体方案,建立了装配生产过程的实时状态模型,为企业研发基于RFID的状态监测系统提供了理论参考和依据。     

三维工艺装配指令在生产现场的应用

为实现飞机装配的全三维化,提出生产现场中三维工艺装配指令的实现方法.将三维工艺装配指令中零件三维模型与零件列表相关联,利用文字与仿真动画相结合的技术,实现生产现场装配指令的三维化.实践表明该三维工艺装配指令能更好地表达其所包含的工艺信息,有利于指导现场装配,提高飞机装配效率.     

基于RFID的离散制造业物料投送分拣系统

通过利用"超高频RFID自动分拣系统"实现离散型制造企业生产过程物料自动投送及分拣,并且通过RFID中间件实现企业MES系统与RFID自动分拣系统实现完整的有机结合,实时采集车间现场生产数据,监控车间生产过程。同时,利用MES和RFID自动分拣系统各种优势,简化离散型制造企业生产过程以及后期数据管理。为企业生产自动化开辟了一条低成本改造的路径。     

电装产品精益生产“一件流”的实现

为了改变电装产品批次生产、成组作业导致的装配周期长、装配质量差的现状,通过防静电改造,生产线平衡设计,改变质量控制方法,调整生产管理方式,加强作业现场管理及人员培训,使精益生产理论与企业的实际相结合,实现了电装产品"批次流"到"一件流"的生产模式的转变,达到了提高电装产品的装配效率及装配质量的目的。     

浅谈经纬剑杆织机装配工艺的技术特色

介绍了经纬剑杆织机装配工艺的形成过程和技术特色,并就剑杆织机的装配工艺技术及质量控制方法进行初步探讨,指出了机械企业在产品的生产过程中,必须追求装配工艺技术的先进、完善,不断提高装配工序的质量控制水平。     

基于质量信息系统的大输液生产中的质量监控

根据典型的大输液生产的质量要求和工艺流程,研究了大输液生产中的质量监控,主要分析了生产中具体的监控对象和数据类型,并在此基础上选择了合适的质量数据获取方式和统计过程控制方法,实现了生产过程中质量信息的采集、分析和集成,为企业各职能部门及决策层共享质量信息、并基于实际质量信息进行质量改进提供了一个平台.     

一种基于振动的汽车主减总成在线故障诊断系统

文章简述了主减速器总成结构振动与故障的关系,介绍了一种用于工业现场的在线故障监测系统的硬件组成、评价原理、评价指标以及诊断效果.它在生产线上能够科学有效地检测主减总成的早期故障,并对被测产品性能作出量化的评价,从而有针对性地采取检修措施,提高产品质量.     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

COD在线监测系统对比实验

COD在线监测可以及时掌握水指标化情况.本文依据对造纸废水的实地监测,掌握了COD在线监测系统的具体运行参数,找到使用在线监测系统测试污废水及地表水仪器产生数据偏差的几个主要原因,并总结出了相应的解决方法,如调整部分软件系统的程序、及时清洗管路.     

分布式光纤传感器在管道泄漏监测中的应用

提出了一种利用分布式光纤传感器对输送管道泄漏进行实时监测的技术．输送管道发生泄漏、管道附近的机械施工和人为破坏等事件产生的振动、压力或温度变化信号作用于光纤时，光波在光纤中传输时产生的损耗具有不同的信号特征．分布式光纤传感器可以同时获取损耗的空间分布及其随时间的变化．在入射端利用光时域反射技术和在输出端利用光功率检测，可实现光纤上各点静态与动态损耗的测量和定位．计算机通过对数据进行分析和融合，根据信号特征判断并淮确定位管道泄漏等事件的发生，提高压力管道的监测水平．     

On-line Cutting Quality Recognition in Milling Using a Radical Basis Function Neural Network

Tool wear, chatter vibration, chip breaking and built-up edge are main phenomena to be monitored in modern manufacturing processes, which are considered as important factors to the quality of products.They are closely related to the cutting parameters, which are to be selected in manufacturing process.However, it is very difficult to measure directly the cutting quality based on on-line monitoring.In this study, the relationship between the cutting parameters and cutting quality is analyzed.A Radical Basis Function (RBF) neural network based on-line quality recognition scheme is also presented, which monitors the level of surface roughness.The experimental results reveal that the RBF neural network has a high prediction success rate.     

On-line Cutting Quality Recognition in Milling Using a Radical Basis Function Neural Network

Tool wear, chatter vibration, chip breaking and built-up edge are main phenomena to be monitored in modern manufacturing processes, which are considered as important factors to the quality of products.They are closely related to the cutting parameters, which are to be selected in manufacturing process.However, it is very difficult to measure directly the cutting quality based on on-line monitoring.In this study, the relationship between the cutting parameters and cutting quality is analyzed.A Radical Basis Function (RBF) neural network based on-line quality recognition scheme is also presented, which monitors the level of surface roughness.The experimental results reveal that the RBF neural network has a high prediction success rate.     

基于DEM-FEM耦合的滑坡作用下输气管道动力响应分析

油气长输管道输送距离长,途径地形地貌复杂多样,沿途地质灾害频发对油气管道的安全输送造成严重威胁与破坏。本文以联络线输气管道横向滑坡为例,通过离散元与有限元单向耦合方式,对管道进行滑坡作用下的动力响应分析。首先通过EDEM离散元软件模拟滑坡过程中土体颗粒对管道的动态冲击过程,分析在滑坡过程中土体颗粒与管道的接触变化以及受力变化,然后将管道所受最大滑坡推力作为荷载导入ANSYS中,模拟得到在滑坡及内压协同作用下管道的应力和位移分布,最后将模拟结果与线上监测数据进行对比。结果表明：由离散元模拟得到滑坡作用下输气管道受力时程变化曲线,在第3秒管道受到的滑坡推力最大,将其导入有限元中模拟得到滑坡段管道等效应力、剪切应力与位移分布云图,将等效应力与实际监测数据进行对比,计算得到相对误差在7.30%以内,因此表明该模型具有一定的可靠性。     

基于支持向量机的生物发酵过程软测量建模

针对最小二乘向量机的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法.根据输入变量和样本点间欧氏距离的大小,去除回归模型中大部分的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大提高计算速度.同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立了青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现了青霉素浓度的在线预估.仿真结果表明,这一方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段.     

竖炉焙烧过程生产质量监控系统

针对竖炉焙烧过程的质量指标磁选管回收率难以实时在线测量问题,基于RBF神经网络与专家系统提出了由磁选管回收率预报模型和生产质量诊断模型构成的竖炉焙烧质量监控系统.经过现场检验,该系统能够准确实时地预报磁选管回收率,并能够对生产质量进行诊断,提出合理的参数调整方法以避免不合格产品的出现.磁选管回收率提高2%,产品合格率提高了50%,有效地保证了竖炉焙烧过程的生产质量.