赵春晖
- 作品数：25 被引量：11H指数：2
- 供职机构：浙江中烟工业有限责任公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省博士后科研项目择优资助项目国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学轻工技术与工程理学更多>>
- 卷烟超高速薄膜封装机多工况生产过程在线监测与故障诊断方法
- 本发明公开一种卷烟超高速薄膜封装机多工况生产过程在线监测与故障诊断方法。基于底层PLC离线运行数据，通过计算稳定度因子和自适应聚类实现了多工况生产过程中工况的有效识别以及稳定工况的自适应划分；采用多模型PCA监测建模方法...
- 王伟赵春晖楼卫东李钰靓张利宏戚振栋奚乐圣俞晓春
- 文献传递
- 一种卷烟机烟支重量控制系统吸丝带启动位置的设定方法
- 本发明提供一种卷烟机重量控制系统吸丝带启动位置的设定方法，根据预定义的判断规则自动识别卷烟机生产的停止和开始，收集N次生产停止前一段时间内的卷烟机VE运行参数数据和烟丝特性参数数据，建立吸丝带启动位置预估模型Y＝XΘ。将...
- 王伟李钰靓朱立明张利宏熊月宏章俊杰赵春晖
- 不等长批次过程的有序时段划分、建模及故障检测（英文）被引量：3
- 2015年
- 对具有不等长时段的多时段批次过程进行监测是十分重要而且具有一定难度的.时段在批次间的错位现象导致时间方向的不同过程特性混合在一起,这给时段分析以及在线应用带来了一系列的问题.为了解决不等长所带来的问题,本文提出一种基于不等长时段有序识别及建模的故障检测方法.该方法的主要贡献包括以下方面:1)该方法通过步进地衡量过程的变量相关性对模型精度以及监测性能的影响,自动有序地识别出每个不等长时段;2)在每个时段内,通过对不规则的过程数据进行整合建立了时段模型以捕捉不规则的时段特性;3)本文提供了一种简单而有效的在线判断新样本隶属时段和监测其运行状态的方法.最后,本文通过一个实例-具有不等长批次长度的注塑过程阐述了本方法的有效性.
- 李文卿赵春晖孙优贤
- 关键词：故障检测
- 卷烟工厂超高速条盒包装机多工况过程在线监测与故障诊断方法
- 本发明涉及卷烟包装过程中意大利G.D公司超高速条盒包装机BV的统计建模、在线监测与故障诊断技术。卷烟工厂超高速条盒包装机多工况过程在线监测与故障诊断方法，本发明基于滑动时间窗口离线计算稳定度因子识别稳定工况和过渡工况，采...
- 王伟赵春晖楼卫东张利宏李钰靓熊月宏戚振栋
- 结合改进Fisher判别分析和显著故障变量提取的卷烟制叶丝段故障诊断方法被引量：1
- 2017年
- 针对卷烟制叶丝段因过程变量间相关性强而导致故障误诊断率高等问题,提出一种结合改进Fisher判别分析和显著故障变量提取的制叶丝段故障诊断方法。设计了一种具有正交判别成分的改进Fisher判别分析方法,通过两步特征提取避免了类内散布矩阵奇异性问题,并通过数据紧缩保证了判别成分间的垂直性。利用改进Fisher判别分析方法提取故障方向,沿故障方向通过贡献度分析度量不同变量对故障影响,获得对故障有重要影响的故障变量和没有影响的一般变量,分别建立故障变量和一般变量故障诊断模型,实现设备在线故障诊断。基于制叶丝段设备的实际运行数据进行实验验证,结果表明:与典型贡献图故障诊断方法相比,该方法有助于对故障过程和特性的深入理解,通过对显著故障变量分析与提取,克服了非关键故障诊断信息的影响,能够及时准确分离出引发故障的变量,有效提高卷烟设备故障诊断的可靠性。该方法为制丝生产设备异常状态的精确诊断提供了理论支撑。
- 王伟赵春晖张利宏楼卫东沈宇航钱永安
- 关键词：卷烟故障诊断
- 具有多工况特性的超高速小盒包装机状态监测与诊断方法
- 本发明公开了一种具有多工况特性的超高速小盒包装机状态监测与诊断方法，该方法针对运行过程多工况特性及工况普遍未知的问题，基于滑动窗口计算稳定度因子识别不同工况，采用自适应聚类方法对稳定工况进行划分形成若干稳定工况数据簇，利...
- 王伟赵春晖楼卫东李钰靓张利宏熊月宏
- 基于显著故障变量提取的卷烟制叶丝段故障诊断方法
- 本发明涉及卷烟制叶丝段Sirox增温增湿机和KLD薄板烘丝机的故障变量提取、故障离线建模与在线故障诊断技术。基于显著故障变量提取的卷烟制叶丝段故障诊断方法，该方法改进Fisher判别分析通过两步特征提取避免了类内散布矩阵...
- 王伟赵春晖楼卫东张利宏熊月宏李钰靓
- 文献传递
- 超高速小盒包装机多工况过程故障监测与诊断方法被引量：2
- 2016年
- 为解决超高速小盒包装机中采用传统数据报表和人工目测等方式进行设备状态监测,无法满足高效卷烟生产等问题,通过运行特性分析,提出了一种基于工况划分和模型匹配的超高速小盒包装机故障监测与诊断方法。离线建模阶段,计算滑动时间窗口内的稳定度因子以识别稳定工况和过渡工况,采用自适应k-means聚类方法对稳定工况数据进行划分形成若干个稳定工况数据类,再利用主元分析方法对每类稳定工况数据建立统计监测模型。在线监测阶段,根据当前滑动窗口内的稳定度因子判断工况类型,若为过渡工况,则将监测统计量赋值为0;若为稳定工况,计算当前有效数据与各个聚类中心的欧式距离,获得匹配的PCA(Principal Component Analysis)监测模型进行实时监测,任一统计量超限时采用贡献图分离故障原因变量。基于设备实际运行数据进行离线验证,结果表明:该方法能够适应超高速小盒包装机的运行工况变化,及时检测出设备故障并有效分离出故障原因变量,提高了小盒包装机多工况过程的故障监测与诊断水平。
- 王伟赵春晖李钰靓楼卫东张利宏
- 关键词：主元分析故障监测
- 基于分块分层思想的卷烟制叶丝过程多阶段分布式监测与诊断方法
- 本发明公开一种基于分块分层思想的卷烟制叶丝过程多阶段分布式监测与诊断方法。本发明识别卷烟制叶丝过程待机运行阶段和稳定生产阶段的不同监测需求，采用横向设备分块、纵向时间分层的思想，构建卷烟制叶丝过程Sirox增温增湿机和K...
- 王伟张利宏熊月宏黎明星潘凡达应伟李钰靓樊虎赵春晖
- 文献传递
- 具有多工况特性的超高速小盒包装机状态监测与诊断方法
- 本发明公开了一种具有多工况特性的超高速小盒包装机状态监测与诊断方法，该方法针对运行过程多工况特性及工况普遍未知的问题，基于滑动窗口计算稳定度因子识别不同工况，采用自适应聚类方法对稳定工况进行划分形成若干稳定工况数据簇，利...
- 王伟赵春晖楼卫东李钰靓张利宏熊月宏
- 文献传递
