電子信息產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為了國民經(jīng)濟(jì)和國防建設(shè)的支撐之一,而現(xiàn)在衡量一個國家或地區(qū)的科技水平的指標(biāo)通常也包括電子制造裝備的水平高低。隨著科技的發(fā)展,電子制造裝備的結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜,然而再高端的設(shè)備都無法避免長時(shí)間運(yùn)行帶來的設(shè)備老化問題,電子制造裝備的運(yùn)行狀態(tài)會直接影響到企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。因此,深入研究電子制造裝備的狀態(tài)評估問題具有重要科學(xué)意義和實(shí)踐價(jià)值。本文基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對電子制造裝備的運(yùn)行狀態(tài)評估問題進(jìn)行了細(xì)致研究,主要包括以下幾部分內(nèi)容:首先,面向電子產(chǎn)品生產(chǎn)線的關(guān)鍵設(shè)備,分析了設(shè)備狀態(tài)評估在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用需求,建立了狀態(tài)評估指標(biāo)體系。構(gòu)建了電子制造裝備的狀態(tài)評估模型框架,包括狀態(tài)評估數(shù)據(jù)模型、狀態(tài)評估規(guī)則模型和狀態(tài)評估過程模型。并以貼片機(jī)這一典型的電子制造裝備為例,給出了狀態(tài)評估模型的建立方法。其次,分別引入了基于反向傳播算法（Back Propagation,BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）的最小二乘支持向量機(jī)（Least Square Support Vector Machines,LSSVM）構(gòu)建了兩種... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

圖 3-7 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果絕對誤差分布直方圖布直方圖可以清晰地看出在不同的誤差區(qū)間，樣本數(shù)由圖 3-7 可以看出，樣本評估絕對誤差絕大部分落在網(wǎng)絡(luò)對測試樣本的均方根誤差(Root Mean Squared 統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，訓(xùn)練好的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能采取增加隱藏層層數(shù)、調(diào)節(jié)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)等方式繼續(xù)

從圖 3-10 可以看出 LSSVM 算法計(jì)算出的評估結(jié)果與實(shí)際狀態(tài)值極為接近，絕對誤差基本在 0.05 以下。對 LSSVM 算法計(jì)算出的評估結(jié)果與實(shí)際狀態(tài)值的絕對誤差區(qū)間中樣本數(shù)量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖 3-11 所示。圖 3-11 LSSVM 誤差統(tǒng)計(jì)直方圖通過圖 3-11 可以看出，LSSVM 算法的樣本評估值與實(shí)際狀態(tài)絕對誤差主要處在[0,0.02]區(qū)間內(nèi)，經(jīng)過計(jì)算其 RMSE 值為 0.0125。通過統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以得出結(jié)論，LSSVM 算法的性能較好，其已經(jīng)能以較高精度逼近輸入與輸出之間的函數(shù)關(guān)系。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3578247