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针对传统蓝宝石晶体生长方式存在自动化程度和成品率低的问题,设计了一种计算机管理和单片机控制相结合的智能化晶体生长系统。中心计算机通过多条RS485总线实现加工参数的读取、分析和流程优化,并对智能控制器的参数进行传递控制;智能控制器以STC89C52单片机为核心,完成对提拉和旋转电机以及炉体温度的精确调控。试验表明,系统功能完整,运行稳定可靠,能实时监测晶体的生长状态,实现流程控制和优化,具有较强...
针对密闭鼓风炉熔炼过程工艺复杂、工况变化较大的特点,提出应用粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行鼓风炉故障诊断的方法。该方法首先利用RS对炉子的故障样本进行知识约简,获得各故障类型的征兆最小条件属性作为特征向量,然后,输入到由多个最小二乘支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类。研究结果表明:该方法具有较强的泛化能力,诊断准确率达到90%以上。
针对密闭鼓风炉故障信息的复杂性和不完备性,建立了基于粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LS_SVM)相结合的故障诊断模型。首先运用等频率划分法对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后采用粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统。将约简结果与LS_SVM相结合,建立了故障诊断模型。实验结果表明,该模型提高了诊断效率和判断准确率。
粗集理论是一种处理不精确知识的数学工具.该文提出了一种将粗集理论与人工神经 网络、模糊聚类结合起来的信息融合方法,用于装配机器人的工件识别与分类.实验结果表明, 该方法在优选属性、分类正确率方面具有优越性.

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