Diagnosis of Multiple Fixture Faults in Multiple-Station Manufacturing Processes Based on State Space Approach

Dimensional quality is one of the most critical challenges in industries, which uses the multistage manufacturing process (MMP) such as assembly and machining for automotive and aerospace industries.According to investigations, fixture faults accounted for 72% of all the dimensional faults. Previous studies focused on only one fault or multiple faults occurred in one station or one fault in multiple stations, but these cases rarely appear in the real manufacturing. This paper presents a method for diagnosis of multiple fixture faults in the multi-station manufacturing process. The proposed method is based on the state space model of the MMP processes, which carries the information of the fixture layout geometry and sensor position. To identify the root cause, three continuous steps were used: a) development of the state space model and the construction of the statistics variables on offline mode, b) measurement of the coordinate measuring machines data on online mode and calculation of the statistics variables, and c) diagnostic algorithm for identifying the root cause. The presented paper integrates the state space model of the manufacturing processes and hypothesis test considering the impact of the measure noises. A case study verifies the proposed method.     

网络建设的实践与体会

面对日新月异的网络环境,通过对图书馆电子阅览室已经实施信息化项目的总结,探索了网络建设与开发利用之间的紧密联系,讨论了软硬件建设的情况,提出了系统之间的技术故障解决方案,推荐了几种适用的网络信息资源。     

Rete算法的优化及在动车组故障知识库推理中的应用

为了解决动车组在运行途中出现的各类故障,检修段需要根据动车组发生的故障进行原因分析,并及时采取相应的解决措施.因此本文将故障知识库应用到高速铁路动车组,着重研究了基于Rete算法的推理机在知识库系统的应用,并对Rete算法进行了改进,最后利用动车组故障数据对优化前后的Rete算法进行了比较,证明了改进算法的有效性.     

单片机在选择性漏电保护装置中的应用

以中性点不接地供电系统漏电保护作为研究对象,阐述了选择性漏电保护的概念及其重要意义;指出零序方向型选择性漏电保护的理论依据,即故障支路和非故障支路零序电流的大小和方向均不同;给出用单片机实现零序方向型选择性漏电保护的方法.     

电力系统连锁故障的分析与预测

电力系统连锁故障是由于系统中某一个元件发生故障,导致一系列其他元件停运的连锁反应。它是一种发生概率较低但危害性极为严重的事故。严重的电力系统连锁故障会导致整个电力网络的解列,引发大面积停电,给社会带来极大的经济损失。本文首先在引发电力系统连锁故障的相关因素的基础上,总结并阐述电力系统发生连锁故障的机理及其特点,并概略介绍电力系统连锁故障的分析方法,其次对电力系统模型进行介绍和评述,分析这些模型的特点,最后,依据可靠性指标,通过完善循环方式对电力系统进行搜索,预防电网故障发生。     

考虑不可恢复故障的可修系统可靠性指标体系研究

针对复杂可修系统提出不可恢复故障的概念,建立了考虑不可恢复故障可修系统的新的可靠性指标体系,包括状态类指标及系统指标两部分,并研究了各指标间的相互关系。根据新的可靠性指标体系建立了确定系统状态类及不可恢复故障率的一般方法。在此基础上,考察了考虑不可恢复故障的单部件可修系统,给出系统的状态转移图,建立了描述系统的马尔可夫模型,并进行状态分析,研究了新的指标体系下的各可靠性指标。作为示例,给出了二部件并联可修系统的数值分析结果,揭示了可靠性指标间的相互关系。     

La0.67Sr0.33MnO3/PbZr0.4Ti0.6O3/La0.67Sr0.33MnO3外延铁电电容器物理性能

采用脉冲激光沉积法制备La_0.67Sr_0.33MnO₃(LSMO)薄膜,溶胶-凝胶法制备PbZr_0.4Ti_0.6O₃(PZT)薄膜,在SrTiO₃(STO)基片上制备了LSMO/PZT/LSMO异质结电容器.X线衍射(XRD)研究表明LSMO和PZT薄膜在STO基片上实现了外延生长.LSMO/PZT/LSMO电容器具有良好的铁电性能,在5 V测试电压下,剩余极化强度为26.9 μC/cm²,矫顽电压为2.5 V,LSMO/PZT/LSMO电容器显示出了良好的抗疲劳性能.5 V电压下电容器的漏电流密度为7.4×10^-6 A/cm²,在0~2.9 V为欧姆导电机制,2.9~5 V满足空间电荷限制电流(SCLC)导电机制.     

基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取

提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法,进行早期故障敏感特征的获取,构建早期故障诊断模型. 该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解,分离出不同频率成分的特征信号,选择与原信号相关系数最大的 IMF分量进行信息重构;面向重构的IMF分量采用WPT进行分解,得到各个节点的小波系数;最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络,计算功率谱,准确获得早期故障的敏感特征. 通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性. 将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断,诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征,故障诊断快速准确.      

高速客滚船电力系统安全评估

应用故障模式和安全影响分析来评估船舶电力系统的安全性.利用FMEA技术,对高速客滚船电力系统的功能和硬件进行分析,判断潜在故障对系统的影响.     

基于改进广义回归神经网络的雷达故障预测

针对目前雷达故障预测存在的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型.该模型以前10个时刻的雷达状态为输入,以下一时刻状态及其变化速度为输出;利用遗传算法对网络平滑因子以及网络结构进行优化,以均方差(MSE)最小构造适应度函数.仿真结果表明,所提出的GRNN模型预测值与计算值的偏差系数2.62%,期望偏差率2.07%.