【摘 要】
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挤压机作为铝型材生产的关键设备,其稳定性和可靠性是保障铝型材正常生产的前提。传统的设备异常检测方法属于侵入式检测,需要依靠外围仪器嵌入生产设备进行分析,检测成本高
【机 构】
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华中科技大学机械科学与工程学院,广东工业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目(U1501248);国家自然科学基金项目(51475096);中国博士后科学基金(2016M602443);广东省计算机集成制造重点实验室开放基金(CIMSOF2016011)
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挤压机作为铝型材生产的关键设备,其稳定性和可靠性是保障铝型材正常生产的前提。传统的设备异常检测方法属于侵入式检测,需要依靠外围仪器嵌入生产设备进行分析,检测成本高、自适应能力差。而能耗异常检测作为一种新颖的非侵入式检测手段,能够有效反映设备的运行工况,及时发现挤压过程的异常情况。为此将支持向量回归(SVR)与遗传算法(GA)相结合,提出一种基于GA-SVR的挤压机能耗异常检测模型。首先,根据挤压生产特点分析影响挤压能耗的关键因素,建立关键能耗因素为输入、电耗为输出的GA-SVR能耗预测模型。其次,考虑异常
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