基于BP神经网络的高铁弹条热处理工艺优化

• 作者: 刘飞香 陈娴
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 SCADA 热处理 MES
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 检测与监控
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP29
• 字数: 4642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2019.08.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘飞香		7	10	2.0	3.0
2	陈娴		1	0	0.0	0.0