一、东芝MTV 30D-2系统无图像检修（论文文献综述）
陈侃[1]（2012）在《基于多模型决策融合的刀具磨损状态监测系统关键技术研究》文中研究表明刀具状态监测技术是先进制造技术的重要组成部分,是在现代传感器技术、计算机技术、信号处理技术和人工智能技术基础上发展起来的新兴技术。迄今为止,多个国家的研究单位已对刀具状态监测技术开展了深入的研究并取得了大量的研究成果,但是仍然存在很多亟需解决的问题。本文针对这些问题进行了一系列研究。首先,本文针对刀具监测信号中的噪声污染问题,提出了基于单参数对数基小波包阈值滤波算法的信号降噪方法。其次,研究了刀具状态监测的特征提取与特征融合技术,并提出了基于分步主元量分析（PPCA）的特征融和方法。最后,针对刀具多磨损量识别问题,本文采用了支持向量机（SVM）和三级集成人工神经网络识别模型,并在此基础上采用改进型D-S证据论进行决策级融合,进一步提高了刀具状态监测系统的性能。主要研究内容摘要如下：（1）总结并研究了实际加工生产中常见的刀具磨损现象,在对比多种刀具磨损状态的监测方法之后,采用了通过监测刀具背刀面磨损量来衡量刀具磨损状态的监测方法。监测系统硬件平台搭建中传感器的选型,采用了三维力传感器和三维振动加速度传感器相结合的方案。实验结果表明这种多传感器数据级融合的监测方案提高刀具磨损状态识别系统的精确度。（2）在信号预处理过程中,进行了趋势项消除、零均值化与小波降噪处理。为了克服小波滤波算法中的经典阈值滤波算法所存在的缺点,增加阈值函数的非线性性,本文在构造阈值函数过程中引入非线性分量,提出基于单参数对数基小波包阈值滤波的滤波算法。通过仿真实验和刀具监测信号滤波实验都证明了改进的小波阈值滤波算法的有效性和可靠性。（3）在特征提取环节,本文采用了时域、频域、时频域、分形几何等多种方法进行信号特征提取。信号分形盒维数是建立在分形几何学上的算法,目前在刀具磨损状态监测技术中应用得较少,本文对该方法作了深入研究,得到刀具磨损信号的分形盒维数特征,并验证了其有效性。本文还对小波包分析方法在刀具磨损状态监测系统中的应用进行了深入研究,提出了基于统计学理论的小波子带能量特征,并通过实验证明了该类特征在刀具磨损状态监测中的有效性。最后提取的特征值有：绝对值总和、最大值、极值距离、标准差、绝对平均值、方差、平方根均值、峭度、歪度、自乘均值、频率幅值和、频率最大值、信号分形盒维数、小波子带能量、子带能量比、子带能量比率差。（4）针对刀具磨损状态特征空间高维数引起的计算开销过大的问题,本文对主元量分析（PCA）算法进行了改进,提出了分部主元量分析（PPCA）算法,成功地实现了特征优化。实验结果表明,分部主元量分析算法有效地避免目标模式识别特征之间的干扰,使得重构特征空间更有利于神经网络的快速收敛,提高了系统识别精度。（5）本文针对高维输入输出映射求解难的问题,提出了三级集成人工神经网络与支持向量机相融合的识别模型。由于传统神经网络在对大模式空间进行识别时网络训练无法正确收敛,本文提出了三级神经网络模型,并在刀具状态识别中成功应用。本文还建立了基于支持向量机的识别模型,并将这两类具有不同数学特性的智能监测模型进行决策融合,实现对刀具磨损状态的精确识别。本文第六章、第七章详细地讨论单模型识别的效果和综合两者之后的效果。在多模型决策级融合过程中,针对如何评判SVM的识别精度问题,通常的做法是将样本与目标空间循环划分,进行交叉检验（Cross Validation）,但该方法对于本文所涉及的实验方案却不适用,这是因为交叉检验在多模式输出少样本数据的情况下意义不大,因此本文提出了计算预测分类与目标分类标签距离均值的方法,有效的解决了该问题。在决策级融合过程中采用改进的D-S证据论。以两种具有不同数学特性的智能识别模型ANN和SVM,分别对刀具磨损状态进行识别,并将识别结果进行融合得出最终决策。在融合过程中涉及到的如何获得模型的信度值这一关键问题,本文采用的方法是将智能识别模型对重复实验数据的输出误差均方值作为信度函数值。根据D-S证据理论对证据的要求,对ANN和SVM信度空间进行归一化处理。实验结果表明基于ANN和SVM的改进D-S证据论融合模型成功地解决了刀具全寿命周期内磨损状态的精确识别问题。
王湛[2]（2008）在《铝粉制备雾化控制系统的设计及应用》文中研究表明随着国际、国内市场的不断发展,对产品质量的要求越来越高。因此追求高质量的产品、低成本的消耗成为企业能否在激烈的市场竞争中立于不败之地的最首要的保证。氮气雾化法生产铝粉具有细粉率高,铝粉活性好,球形铝粉成型率高,生产安全等优点。本论文通过详细分析铝粉氮气雾化的现场工艺、控制要求和过程特点,采用先进的自动控制技术完成了铝粉氮气雾化综合自动化控制系统的设计,达到了对铝粉氮气雾化过程变量的实时检测,工艺流程的实时监控,过程参数的实时控制。本论文的主要工作如下:（1）论文结合铝粉氮气雾化生产过程的工艺特点及技术要求,提出了由设备控制级和过程监控级二层结构组成的铝粉氮气雾化生产过程综合自动化系统。详细介绍了基于GE90—307LC和工业以太网技术的铝粉氮气雾化过程综合自动化的硬件组态、网络配置和控制功能,实现了铝粉氮气雾化生产过程的集中管理和分散控制。（2）铝粉氮气雾化生产过程综合自动化控制系统的软件设计采用模块化的设计思想,下位机PLC程序负责现场数据的采集、滤波和反馈控制;上位机采用组态软件MCGS进行系统集成,用于提供直观友好的人机界面。（3）结合基于蚁群算法优化PID控制器参数和比例因子模糊控制相结合的控制思想,设计了一种复合PID控制器。理论分析和试验仿真研究表明,该复合PID控制器既保持了PID控制的稳定误差小、稳定性好的优点,又具有模糊控制自适应和调节速度快的特点,能够很好的保持铝液温度的稳定,提高了铝粉的日生产量和细粉率,为企业创造了很好的经济效益。总之,铝粉氮气雾化综合自动化系统的投入运行,很好地满足了铝粉氮气雾化生产过程的需要,实现了过程参数的稳定化控制,完成了工业过程优化控制的设计,为提高工艺操作水平和管理水平创造了条件。
舒强,石晓华,曲申[3]（2001）在《东芝MTV 30D-2系统无图像检修》文中进行了进一步梳理
朱志新,章卫东[4]（2000）在《KB-500型X线机透视无图像故障检修》文中研究说明故障现象:点片正常、透视无图像,调节监视器亮度和对比度等正常。故障分析:该500ｍＡＸ线机是中西结合的“混血儿”:控制台、高压发生器和诊视床为国产的,电视摄像系统是日本东芝公司产品（ＭＴＶ-30Ｄ）。因为机器点片正常,一般认为故障出在电视摄像系统。本系统包括:影像?..
朱志新,章卫东[5]（1999）在《KB-500型X线机透视无图像故障检修》文中研究说明故障现象:点片正常、透视无图像,调节监视器亮度和对比度等正常。故障分析:该500mAX线机是中西结合的“混血儿”:控制台、高压发生器和诊视床为国产的,电视摄像系统是日本东芝公司产品（MTV-30D）。因为机器点片正常,一般认为故障出在电视摄像系统。本系统包括:影像增强器、光学系统、摄像管电路、视频放大器、监视器以及有关的电源电路。其中任何关键环节出问题,都可能引起透视无图像。为尽快地压缩故障范围,我们将光电转换器件——摄像管作为前后界线进行判断。首先打开影像增强器上观察窗,开机后将mA调至最小,踩透视脚闸,能在观察窗口看到荧光。为了进一步证实影像增强器和光学系统正
二、东芝MTV 30D-2系统无图像检修（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、东芝MTV 30D-2系统无图像检修（论文提纲范文）
（1）基于多模型决策融合的刀具磨损状态监测系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 刀具磨损状态监测研究现状 |
| 1.2.1 概述 |
| 1.2.2 国外刀具磨损状态监测技术研究现状 |
| 1.2.3 国内刀具磨损状态监测研究现状 |
| 1.3 智能故障诊断技术研究现状 |
| 1.4 特征提取方法研究现状 |
| 1.4.1 时域特征提取方法概述 |
| 1.4.2 频域特征提取方法概述 |
| 1.4.3 时频域特征提取方法概述 |
| 1.4.4 分形维数特征提取方法概述 |
| 1.5 特征筛选研究概况 |
| 1.5.1 特征选择 |
| 1.5.2 特征提取 |
| 1.6 人工神经网络研究现状 |
| 1.7 支持向量机研究现状 |
| 1.8 信息融合技术研究现状 |
| 1.9 论文的结构和内容 |
| 1.10 本章小结 |
| 第2章 刀具磨损现象研究 |
| 2.1 切削过程中的磨损区域 |
| 2.2 刀具磨损和寿命 |
| 2.2.1 刀具磨损原因 |
| 2.2.2 刀具磨损方式 |
| 2.2.3 刀具磨损形式 |
| 2.2.4 刀具磨损过程与钝化标准 |
| 2.3 实验监测信号确立 |
| 2.4 刀具磨损状态监测实验系统 |
| 2.4.1 车削钛合金实验 |
| 2.4.2 铣削加工实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 小波阈值及单参对数基阈值滤波预处理 |
| 3.1 小波包阀值滤波基本原理 |
| 3.1.1 小波包分解基本理论 |
| 3.1.2 小波包消噪滤波处理步骤 |
| 3.1.3 经典软阈值滤波算法 |
| 3.1.4 经典硬阈值滤波算法 |
| 3.2 单参数对数基小波包阈值函数 |
| 3.3 单参对数基小波包阈值滤波在刀具磨损状态监测中的应用 |
| 3.3.1 车削加工中的单参数对数基小波阈值滤波实验 |
| 3.3.2 铣加工中的单参数对数基小波阈值滤波实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 刀具磨损状态监测的特征提取研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 时域特征提取 |
| 4.3 频域特征提取 |
| 4.4 时频域特征抽取新方法——小波包子带能量变换特征 |
| 4.4.1 概述 |
| 4.4.2 小波包能量特征 |
| 4.4.3 小波包子带能量变换特征提取 |
| 4.4.4 小波包子带能量统计特征优劣性分析 |
| 4.5 分形维数特征提取 |
| 4.5.1 分形理论 |
| 4.5.2 分形测度及维数D |
| 4.5.3 分形盒维数及其定义 |
| 4.5.4 分形盒维数在刀具磨损状态监测信号特征提取中的应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 特征空间降维 |
| 5.1 特征筛选研究历史及现状 |
| 5.2 PCA主元量分析 |
| 5.2.1 PCA主元量分析概念及特点 |
| 5.2.2 PPCA在刀具磨损状态特征筛选中的应用 |
| 5.2.3 PPCA应用于特征降维的一些结论 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 刀具磨损故障诊断中的智能识别模型 |
| 6.1 人工神经网络 |
| 6.1.1 几种经典神经网络模型 |
| 6.1.2 人工神经网络在刀具磨损故障诊断中的应用 |
| 6.1.3 新型集成神经网络在刀具全寿命磨损状态识别中的应用 |
| 6.2 支撑向量机 |
| 6.2.1 支持向量机的基础——统计学习算法 |
| 6.2.2 支持向量机分类问题 |
| 6.2.3 支持向量机在刀具磨损故障识别中的应用 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 多模型决策级融合技术 |
| 7.1 信息融合技术 |
| 7.2 新型多模型决策级融合算法 |
| 7.2.1 决策融合算法及改进的模型信度获取方法 |
| 7.2.2 权可修正多模型决策融合算法 |
| 7.3 多模型决策级融合刀具磨损状态识别实验 |
| 7.3.1 实验系统 |
| 7.3.2 实验结论 |
| 7.4 多模型决策级融合刀具全寿命周期磨损状态识别及预测 |
| 7.4.1 实验系统 |
| 7.4.2 实验结论 |
| 7.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
（2）铝粉制备雾化控制系统的设计及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 铝粉氮气雾化工艺流程 |
| 1.3 铝粉氮气雾化过程的主要控制问题 |
| 1.4 工业过程控制的发展与现状 |
| 1.5 PID控制器概述 |
| 1.5.1 PID控制器的结构及原理 |
| 1.5.2 控制器参数对控制性能的影响 |
| 1.5.3 PID控制器的特点 |
| 1.6 PID控制器参数整定的研究进展 |
| 1.6.1 传统PID控制器参数整定技术 |
| 1.6.2 智能PID控制器参数整定技术 |
| 1.6.3 PID控制器参数整定研究方向 |
| 1.7 论文研究的主要内容 |
| 1.7.1 研究课题的目的和意义 |
| 1.7.2 本文的主要工作和内容安排 |
| 第二章 MCGS组态监控软件 |
| 2.1 计算机监控系统 |
| 2.2 监控组态软件 |
| 2.2.1 监控组态软件概述 |
| 2.2.2 监控组态软件的发展趋势 |
| 2.3 MCGS监控组态软件 |
| 2.3.1 MCGS监控组态软件的体系结构 |
| 2.3.2 MCGS监控组态软件的组成部分 |
| 2.3.3 MCGS监控组态软件的功能和特点 |
| 2.3.4 MCGS些控组态软件的干作方式 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 铝粉制备雾化单元计算机监控系统的设计 |
| 3.1 现代PLC的发展状况 |
| 3.1.1 PLC的特点与应用 |
| 3.1.2 PLC的发展趋势 |
| 3.1.3 GE90-30PLC概述 |
| 3.2 工业以太网技术 |
| 3.2.1 工业以太网概述 |
| 3.2.2 工业以太网的优势 |
| 3.3 铝粉制备雾化单元控制系统的设计 |
| 3.3.1 控制系统设计要求 |
| 3.3.2 控制系统配置 |
| 3.3.3 控制系统结构简图 |
| 3.3.4 软件设计 |
| 3.4 利用MCGS实现粉制备雾化单元实时监测 |
| 3.4.1 监控系统功能设计 |
| 3.4.2 铝粉制备雾化单元监控系统的实现 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于蚁群算法的复合PID控制器在铝粉雾化过程中的应用 |
| 4.1 蚁群算法概述 |
| 4.1.1 蚂蚁系统模型 |
| 4.1.1.1 蚁量系统和蚁密系统的模型 |
| 4.1.1.2 蚁周系统模型 |
| 4.1.2 蚁群算法的特点 |
| 4.2 基于蚁群算法的PID控制器参数优化 |
| 4.2.1 蚁群算法的修正 |
| 4.2.2 参数设置、可行解域的生成及适应度函数 |
| 4.2.3 仿真实验 |
| 4.3 PID控制器比例因子的模糊自整定 |
| 4.4 工业应用实验 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、东芝MTV 30D-2系统无图像检修（论文参考文献）
- [1]基于多模型决策融合的刀具磨损状态监测系统关键技术研究[D]. 陈侃. 西南交通大学, 2012(03)
- [2]铝粉制备雾化控制系统的设计及应用[D]. 王湛. 辽宁科技大学, 2008(09)
- [3]东芝MTV 30D-2系统无图像检修[J]. 舒强,石晓华,曲申. 医学影像学杂志, 2001(06)
- [4]KB-500型X线机透视无图像故障检修[J]. 朱志新,章卫东. 医疗装备, 2000(03)
- [5]KB-500型X线机透视无图像故障检修[A]. 朱志新,章卫东. 中华医学会医学工程学分会第一次医学影像设备应用技术研讨会论文集, 1999