本文關(guān)鍵詞：雙列多功能制袋機系統(tǒng)參數(shù)智能設(shè)定技術(shù)的研究

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【摘要】：制袋機由單列單功能發(fā)展到雙列多功能,工藝趨于復(fù)雜,設(shè)定參數(shù)數(shù)量增多以及參數(shù)具有強耦合性導(dǎo)致人工試湊的設(shè)定方法難以迅速完成設(shè)備系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定,熟練技工的短缺進一步造成設(shè)備調(diào)試周期的延長。本文開發(fā)雙列多功能制袋機系統(tǒng)參數(shù)智能設(shè)定專家系統(tǒng),有助于解決上述生產(chǎn)中出現(xiàn)的問題,縮短設(shè)備調(diào)試周期,提高設(shè)備利用效率。本文分析了雙列多功能制袋機的設(shè)定參數(shù),選定制袋機的恒張力送料與糾偏、定長定位牽引以及熱封等關(guān)鍵工藝所涉及的設(shè)定參數(shù)為重要參數(shù)。在考慮設(shè)定參數(shù)對制袋工藝的影響和參數(shù)之間的相互聯(lián)系的基礎(chǔ)上,確定了專家系統(tǒng)需要設(shè)定的具體參數(shù)。針對雙列多功能制袋機參數(shù)設(shè)定所需的案例知識、規(guī)則知識、材料知識和制式知識的特點,選擇框架法表示材料知識和制式知識、面向?qū)ο蠓ū硎景咐R、產(chǎn)生式法表示規(guī)則知識。采用人工獲取、人工和半自動獲取以及人工獲取為主、基于粗糙集理論獲取為輔的方法獲取知識建立知識庫。構(gòu)建了雙列多功能制袋機系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定專家系統(tǒng)的總體框架,針對雙列多功能制袋機系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定提出運用案例推理(Case-Based Reasoning CBR)為主導(dǎo)推理出和當前生產(chǎn)條件最相似的案例,再啟動規(guī)則推理(Rule-based reasoning,RBR)對案例進行改進的CBR-RBR集成推理方式。本文采用VS2010編譯環(huán)境、MFC類庫、C++編程語言和Access 2007等工具研發(fā)成功雙列多功能制袋機系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定專家系統(tǒng),并對系統(tǒng)軟件申請軟件著作權(quán)。該軟件已在廣東某機械股份有限公司的制袋機產(chǎn)品調(diào)試中應(yīng)用,現(xiàn)場使用人員反映良好。
【關(guān)鍵詞】：制袋機 參數(shù)設(shè)定 案例推理 規(guī)則推理 專家系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TB486
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-20
• 1.1 課題研究的背景與意義11-13
• 1.1.1 課題研究背景11-13
• 1.1.2 課題研究的意義13
• 1.2 設(shè)備系統(tǒng)參數(shù)智能設(shè)定的研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 案例推理的研究應(yīng)用現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 CBR與RBR集成推理研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 研究課題的項目來源和主要研究內(nèi)容18-20
• 1.3.1 項目來源18
• 1.3.2 研究的主要內(nèi)容18-20
• 第二章 制袋機工藝流程及系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定20-30
• 2.1 制袋機的工藝流程20-22
• 2.1.1 單列單功能制袋機的工藝流程20-21
• 2.1.2 雙列單功能制袋機的工藝流程21
• 2.1.3 雙列多功能制袋機的工藝流程21-22
• 2.2 制袋機的關(guān)鍵工藝及主要技術(shù)參數(shù)22-27
• 2.2.1 恒張力送料與光電糾偏工藝22-24
• 2.2.2 定長定位牽引工藝24-25
• 2.2.3 熱封工藝25-27
• 2.3 雙列多功能制袋機系統(tǒng)參數(shù)智能設(shè)定對策27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-30
• 第三章 專家系統(tǒng)的建造30-46
• 3.1 專家系統(tǒng)建造的總體要求30-31
• 3.2 制袋機參數(shù)設(shè)定專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)31-35
• 3.2.1 系統(tǒng)設(shè)計的整體思路31-32
• 3.2.2 系統(tǒng)工作流程32-34
• 3.2.3 系統(tǒng)總體框架與主要模塊34-35
• 3.3 知識獲取35-38
• 3.3.1 知識獲取的概念與方法35
• 3.3.2 材料知識與制式知識的獲取35-36
• 3.3.3 案例知識的獲取36-37
• 3.3.4 規(guī)則知識的獲取37-38
• 3.4 知識表示38-43
• 3.4.1 知識表示的概念與方法38
• 3.4.2 框架表示法表示材料知識與制式知識38-40
• 3.4.3 面向?qū)ο蟊硎痉ū硎景咐R40-41
• 3.4.4 產(chǎn)生式表示法表示規(guī)則知識41-43
• 3.5 知識庫的建立43-45
• 3.5.1 材料庫的建立43-44
• 3.5.2 制式庫的建立44
• 3.5.3 案例庫的建立44
• 3.5.4 規(guī)則庫的建立44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 第四章 專家系統(tǒng)的集成推理46-60
• 4.1 集成推理的關(guān)鍵技術(shù)及其推理流程46-47
• 4.2 基于粗糙集（RS）理論的知識預(yù)處理及特征屬性權(quán)重計算47-52
• 4.2.1 RS理論的定義及在案例推理中的應(yīng)用47-48
• 4.2.2 基于RS理論的知識求精48-49
• 4.2.3 基于RS理論特征屬性權(quán)重的計算49-52
• 4.3 主客觀組合確定案例特征屬性權(quán)重52-53
• 4.3.1 層次分析法特征屬性權(quán)重值的計算52-53
• 4.3.2 主客觀組合法確定權(quán)重值53
• 4.4 案例檢索53-56
• 4.4.1 基于分層索引技術(shù)的第一級檢索53-54
• 4.4.2 基于最鄰近法的第二級案例檢索54-55
• 4.4.3 新薄膜材料匹配檢索55-56
• 4.5 案例調(diào)整56-58
• 4.5.1 基于規(guī)則推理的案例調(diào)整56-57
• 4.5.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整熱封工藝參數(shù)57-58
• 4.6 系統(tǒng)的自學(xué)習與案例庫的維護58-59
• 4.6.1 系統(tǒng)的自學(xué)習58-59
• 4.6.2 案例庫的維護59
• 4.7 本章小結(jié)59-60
• 第五章 系統(tǒng)實現(xiàn)與應(yīng)用實例60-69
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)工具60
• 5.2 系統(tǒng)主要模塊程序設(shè)計60-67
• 5.2.1 數(shù)據(jù)庫的建立60-61
• 5.2.2 系統(tǒng)案例推理模塊程序設(shè)計61-62
• 5.2.3 系統(tǒng)規(guī)則推理模塊程序設(shè)計62-63
• 5.2.4 系統(tǒng)界面63-67
• 5.3 系統(tǒng)實例應(yīng)用67-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 結(jié)論69-71
• 參考文獻71-76
• 附錄1 系統(tǒng)CBR-RBR集成推理的部分程序76-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果84-85
• 致謝85-86
• 附件86

【參考文獻】

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本文編號：1135029