为避免因卷烟包装工艺参数误差较大而出现卷烟落丝量高、整丝率低的现象,利用物联网大数据分析技术,对卷烟包装工艺参数进行优化。首先利用物联网技术设计大数据分析模型;然后结合固定分类规则提取蒸梗含水率、浸梗水槽温度等卷烟包装工艺参数,通过数据关联挖掘参数间的内在关联,寻求工艺参数的最优组合,实现对卷烟工艺参数的优化设计。实验结果表明该方法对包装数据处理的性能较好,参数提取效率和准确率较高,且对卷烟蒸梗含水率的预估误差较小。应用该方法后,端部落丝量约为优化前的1/2,烟卷整丝率明显提高,使得烟丝物理性能和卷烟感官质量明显提升。

大扭矩机器人悬臂产生的信号量较大,运用大数据分析技术能够对海量信号进行精准分析,以期解决悬臂关节震颤控制成功率较低的问题。为此,构建大扭矩机器人悬臂关节运动学模型,获取悬臂关节运动学分析结果;使用自适应滤波器获取机器人工作信号,应用数据挖掘技术获取机器人悬臂关节震颤特征;最后,使用线性傅里叶拟合方法优化机器人悬臂关节震颤控制算法,以实现机器人悬臂关节震颤控制。构建应用测试环节,测试结果表明:基于大数据分析的震颤控制技术抑制振动成功率较高,可有效地解决悬臂关节震颤问题。

为在铣切加工过程中预测铣刀的磨损状态以及时发现并更换将要磨钝的铣刀,以保障产品质量,运用传感器采集CNC铣床在加工过程中铣床及铣刀的振动信号数据,应用大数据方法研究CNC铣刀磨损状态的分析和预测方法。为保证铣刀磨损状态的识别精度、识别稳定性和分析模型的鲁棒性,采用小波包分解理论对铣床x、y、z三向振动信号数据进行降噪处理,提取时域特征和能量特征,筛选出与磨损状态相关性较大的34个特征。应用XGBoost算法建立铣刀磨损状态的数据分析模型,使用宏平均值评估模型性能,结合SMOTE技术对特征向量进行过采样,使各磨损状态类别样本均衡。借助公开的球头铣刀加工数据集对所提方法进行验证,实验结果表明:利用XGBoost算法能正确分析铣刀磨损状态的数据,能识别出铣刀磨损预警阶段。XGBoost算法的预测精度高、稳定性好、泛化能力强,易应...

结合大数据分析技术,针对液压领域的故障诊断,围绕近几年故障诊断的研究现状,归纳总结基于大数据分析的液压故障诊断原理。重点讨论诊断的关键技术,阐述这些技术的优势与不足。对液压系统故障诊断方法进一步的研究思路进行展望,为后续的研究提供参考。