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神经网络算法在电梯导轨校直系统中的应用研究(3)

时间:2018-07-28 14:37来源:毕业论文
本论文研究的主要内容如下: 第一章:简单介绍课题研究的目的和意义以及相关的校直理论的研究现状。 第二章:简单介绍电梯导轨校直系统总体方案的


本论文研究的主要内容如下:
第一章:简单介绍课题研究的目的和意义以及相关的校直理论的研究现状。
第二章:简单介绍电梯导轨校直系统总体方案的设计,并简要阐述导轨校直的基本原理和结构设计,然后指出现有的应用数据库方法设计过压量的方法的不足,提出神经网络算法在电梯导轨校直过程中的应用模型和方法。
第三章:介绍神经网络基本原理、LM网络模型、LM学习算法和公式推导以及LM算法步骤。
第四章:对神经网络在导轨校直系统中的应用过程进行详细阐述。包括对神经网络的选取和设计,基于MFC的样本的训练和仿真过程的实现,运用动态库的调用技术把神经网络计算模块加入到校直应用程序中,然后尝试对神经网络的应用进行了拓展,改进神经网络的输入输出模式。
第五章:进行全文总结,对当前存在的问题,提出以后可以改进的地方和方向。
2  导轨校直系统整体过程设计
2.1  系统总体方案的设计
企业通常校直的电梯导轨是“T”型导轨,其直线度的检测一般来自侧面和顶面两个方向,其横截面的示意图如图2.1所示,所以也是从这两个方向来对导轨进行检测和校直。
 图2.1 T型导轨示意图
 
图2.2 导轨校直系统总体方案设计的示意图
图2.2是导轨校直系统总体方案设计的示意图,如图所示已开发的精校系统主要包括两大部分。一部分是机械部分,负责提供导轨传动基础平台、物流架、检测架和校直架,以便让系统可以正常运行;另一部分是电气部分,包括工业控制计算机、多轴运动控制板卡、数字接口转接卡、运动接口转接卡、激光传感器、供电设备及打印机等[9]。
系统整体的运行过程是:先把导轨运送到顶面的检测架上,检测完成后,再运送到顶面的校直架上,校直合格后,对导轨进行反转,然后像检测和校直顶面一样,完成侧面的检测和校直,期间导轨的输送都是通过送料小车,到此一根导轨的校直工作就结束了。由于本课题的神经网络主要用在计算压头校直行程上,只和导轨校直过程相关,所以主要叙述校直的过程.
2.2  电梯导轨校直过程的设计
2.2.1  电梯导轨直线度误差介绍
电梯导轨的直线度一般由五个参数来衡量(下面是高精度导轨的指标设置):B/A值(0.0004的允许值)、整长弯曲值(1.0mm的允许值)、左、右500mm弯曲值(0.2mm的允许值)、每米最大弯曲值(0.2mm的允许值)。当电梯导轨经过检测后,若这些参数的实际值超出允许值,那么导轨就是不合格的,系统就会对其进行校直,直到这些参数的实际值小于等于允许值,导轨校直结束。
2.3   导轨直线度检测参数界面显示情况
根据图2.3,介绍导轨直线度误差中各个参数的含义[6]:
B/A值:导轨出去左右两端300mm后的每点的纵坐标/横坐标的值(如果横坐标超过2500mm,就取(5000mm - 横坐标值),即要保证除数是指该点离导轨端点位置的最近距离)。
整长弯曲值:指的是曲线纵坐标最大值和最小值的差的绝对值。
500mm处的弯曲值:导轨在实际使用时,要把若干根导轨连接在一起来达到相应的长度,因此某根导轨左右500mm处的弯曲值会影响到其他的导轨继而影响到整体效果。
每米最大弯曲值:从导轨的一端开始,以每100mm渐进的方式,取接下来1m内的所有点,并对这些检测点进行拉直,取最高点和最低点之差的绝对值,可得1m内曲线的最大弯曲值。用同样的方式算出整根导轨所有的最大弯曲值后,其中的最大值就是每米最大弯曲值。 神经网络算法在电梯导轨校直系统中的应用研究(3):http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_20511.html
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