神经网络在工序质量故障诊断中的应用

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摘要本文介绍了用于工序质量故障诊断的三层BP神经网络模型，该模型利用X—R控制图作为研究的工具，以控制图的七种异常现象作为输入，工序质量故障作为输出．在实际加工过程中采集到训练样本，对神经网络进行训练．经过训练后的神经网络可以对工序质量控制的异常情况进行分析诊断后，得出故障的原因．仿真实验结果表明，神经网络对工序质量故障诊断具有诊断速度快、有自学功能、对环境适应性强等特点，更适用于CIM环境中的在线控制．

作者何剑罗干英

机构地区华南理工大学

出处《机械开发》 1997年第3期41-43,共3页

关键词神经网络加工过程故障诊断质量控制机械

分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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