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基于质量状态任务网络的制造系统健康预测方法
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上传时间: 2021-03-14
详细说明：先前关于健康预测的研究非常依赖于制造系统的单个组件的故障数据和传感器数据，并且由于其物理和功能复杂性越来越高，适用于整个制造系统的整体健康预测技术仍然是一个挑战。 因此，提出了一种基于质量的制造系统运作过程大数据的深度融合的广义健康预测方法。 首先，从制造系统的物理组成和功能特性的角度解释了制造系统健康的一般含义，并提出了质量状态任务网络来组织以质量为导向的大运营数据，从而提高了制造状态的透明度系统，为整体健康预后奠定基础。 其次，定义了质量状态任务网络中的关键特征参数。 具体而言，通过考虑随机退化过程的影响，基于多状态特征来分析性能状态。 通过使用基于监视和检查数据建立的过程模型来量化产品质量状态； 通过分析机器间任务需求的演变，定量描述任务执行状态。 第三，通过综合上述三个状态作为合格程度和任务可靠性这两个关键指标，建立一个综合模型，以对制造系统的健康状况进行全面的预测。 最后，以汽缸盖制造系统的健康预后为例，验证了该方法的有效性。
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