复杂网络在质量管理中的应用研究

以PCBA生产过程中的潜在质量失效因素为节点,以潜在质量失效因素之间的关系为边,建立质量失效因素加权网络。研究该加权网络的拓扑结构,结果表明:质量失效因素网为无标度网络,服从幂律分布;根据点权强度、集聚系数、介数、特征向量值找到重要和关键质控点。将复杂网络理论与鱼骨图、FMEA等定性质量工具相结合,可有效弥补FMEA的不足;在微观和宏观两个层面找到关键的质量失效因素,更容易抓住质量管控的重点;执行相应的质量预防和改进措施;可提高零缺陷质量管理系统建立的效率和全面质量管理的效果;复杂网络可作为质量数据挖掘的一种有效工具和分析方法;为PCBA产业的质量管理提供理论和实践上的借鉴意义,并为质量预防和质量改进提供了一种全新的研究视角。

基于ATmega8和IR2110的PWM变频电源

设计了一款基于ATmega8和IR2110的RWM变频电源.系统通过特定的PWM控制MOSFET开关,使逆变器驱动电机运行,将直流电压转化为三相交流电压,再经过LC电流型滤波电路滤波,输出较理想的可调频的正弦电压,实现了变频电源的全数字化控制.

整合SPC/EPC系统过程干扰的时间序列预测及应用

针对一个化工生产过程的干扰时间序列,建立了基于ARMA(p,q)过程的Box-Jenkins预测模型和基于径向基(RBF)神经网络的预测模型,并进行了预测对比实验,结果表明:神经网络预测方法比Box-Jenkins预测方法实现简单,具有较快的运算速度,并且短期预测和长期预测的精度均优于Box-Jenkins预测.

基于有向图的复杂产品精益生产协同优化问题及平台构建

研究了复杂产品的特性和生产需求,根据精益生产管理的指导思想,给出了复杂产品的精益生产管理流程;采用有向图和矩阵法表示复杂产品的时序关系,为协同生产提供了技术支持.构建了适合复杂产品特点的精益生产协同优化平台,实现生产、销售、库存、原材料统一采购等功能的一体化管理,并缩短交货期、降低成本、改进服务和提高产品质量,为推动企业应用先进的管理模式提供了参考依据.

基于RBF神经网络的MMSE控制器优化设计

现代复杂产品制造过程的输出数据表现出高度自相关性,致使过程的输出偏离设计目标值或使得传统控制图监控过程时的假警报增加。研究一种基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络的MMSE控制器,用全面实验方法对径向基神经网络的径向基函数分布密度和网络训练精度两个参数进行优化设计,得到基于最优径向基神经网络预测的MMSE控制器。仿真实验结果表明,将基于优化径向基神经网络预测的MMSE控制器应用于自相关过程的过程调整,可提高RBF神经网络的预测精度,改善MMSE控制器的调整效果,有效地消除过程输出的自相关性。

基于小波模糊神经网络的滑模控制器设计

针对一类非线性系统,采用小波模糊神经网络对控制对象辨识并提出了滑模控制器的设计方法。在系统存在外部干扰并有界时,利用李亚普诺夫方法证明了系统的稳定性。最后,通过MATLAB仿真验证了输出反馈控制具有良好的跟踪性能。

BOM超网络的建模与特性分析

制造业是现代工业的基石,物料清单管理BOM(Bill of Material)是制造业的基因(DNA),研究制造物料清单中的关键物料和通用物料是提高物料管理效率和风险防范的重要前提。以A公司的实际物料清单为例,建立BOM超网络模型,基于超图超网络的节点超度、物料通用度、超边度、超边超度、超边相似以及超网络关联矩阵的SVD分解,得到A公司BOM物料中的重要物料及重要的产品BOM,通过识别关键物料和关键产品,结合传统的BOM管理方法,完善物料的供应与管理机制,提高BOM管理的效率,旨在为BOM管理提供一种的研究视角,提升中国制造业的水平和效率。

基于主成分分析与神经网络的多响应参数优化

研究多响应参数优化问题,给出一种基于主成分分析与神经网络的参数优化方法,对复杂热聚合工艺中温度和时间参数进行优化设计。用加权主成分分析方法将容值和损耗正切值两个响应质量指标转化为单一的质量绩效指标,用其主效应值确定优化范围;建立径向基神经网络模型,搜索并确定最优工艺参数。结果表明,该方法设计的最优工艺参数使两个响应指标均得到较大改善,优化效果明显,是解决复杂非线性多响应工艺参数优化的一种方便有效的方法,具有实际应用价值。

基于GRA与正则化RBF的稳健参数优化

为优化金属聚丙烯薄膜电容器热聚合工艺中多响应参数的设计,利用灰色关联度分析方法对实验参数进行综合模糊评价,依据预期改善效果,利用层次分析法给出各响应指标满足一致性检验的优先优化权重,使综合评价指标优先考虑优先优化权重大的响应指标。利用正则化径向基神经网络建立参数与综合评价指标的网络模型,并通过真值检验判断模型的拟真效果,在全局范围内找出最优参数组合。结果表明:在优先考虑响应稳健性及损耗角正切的基础上,正则化径向基神经网络能够很好地反映真实映射关系,可使热聚合工艺中多响应参数达到整体最优的效果。

PMSM交流伺服系统的智能滑模控制器

结合PMSM数学模型,介绍一种集成了常规滑模控制、模糊控制和神经网络控制的智能滑模控制器,可用于PMSM交流伺服系统.实验证明,该智能滑模控制器使系统具有较强的鲁棒性、快速性和智能性.