10.3969/j.issn.1009-0134.2019.08.002
基于BP神经网络的高铁弹条热处理工艺优化
针对高铁弹条生产过程中质量的波动问题,采用工业互联网的技术与热处理工艺的深度融合提升产品的质量,通过构建了一个5×8×1的三层BP神经网络模型,以高铁弹条热处理中的各个参数为输入层,硬度HRC为输出层.对神经网络模型进行训练后,模型的预测值与实际值之间误差小于1％.通过工业互联网的建设,实时获取热处理过程中的参数,以前工序的实际值加上后续工序的设定值,进入训练好的模型对结果进行预测,当预测值与标准值偏离大于5％时,计算出后续工序参数的优化建议.MES系统结合SCADA系统把优化过的工艺参数下发至设备,从而达到提升高铁弹条性能的目的.
BP神经网络、SCADA、热处理、MES
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TP29(自动化技术及设备)
2019-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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