基于三菱NETH网络的机台制程参数控制设计与实现的开题报告

基于三菱NETH网络的机台制程参数控制设计与实现的开题报告1.研究背景在制造业中，机器的精度和效率对于产量和质量非常重要。为了达到更加精确和高效，机器需要进行制程参数控制。制程参数控制是指对于一个特定的制造过程，根据实时生产的情况，动态地调整特定的工艺参数，以达到最优的生产效果。制程参数控制可以实现产量和质量的双重提升，为企业创造更高的经济效益。在制程参数控制中，神经网络模型是一种常见的方法。神经网络模型可以学习和模拟非线性函数，具有良好的泛化能力和灵活性，更适合于非线性问题的建模。三菱NETH网络模型是三菱公司推出的一种神经网络模型，其特点在于可以快速简单地建立网络结构，方便使用者对网络进行修改和优化。因此，基于三菱NETH网络的机台制程参数控制方案的研究有着重要的意义。本课题将研究如何根据生产过程中的实时数据，设计出最优的制程参数控制方案，以此提高机器的效率和精度。2.研究目的和意义本研究的目的是基于三菱NETH网络模型，研究机台制程参数控制方案的设计和实现。具体目的包括：（1）通过对机台制程参数进行实时监控和数据采集，建立机台运行参数与产品质量之间的关系模型；（2）采用三菱NETH网络模型进行参数建模，得到最优的机台制程参数；（3）设计并实现机台制程参数控制方案，在机器生产过程中实时调整制程参数，以达到最佳的生产效果；（4）对比实验验证控制方案的可行性和有效性。实现以上目标将有助于提高机台的效率和生产质量，降低生产成本，增强企业竞争力。此外，三菱NETH网络模型的应用有助于推广该模型在机械制造领域的应用，具有重要的学术和实际意义。3.研究方法和流程本研究的方法和流程如下：（1）数据采集：通过传感器和监控设备，对机台生产过程进行实时监控，采集相关数据。（2）数据预处理：对采集到的数据进行处理，包括数据去噪、数据补全、数据标准化等。（3）模型建立：采用三菱NETH网络模型建立机台制程参数和产品质量之间的关系模型。（4）参数优化：通过神经网络算法优化模型中的参数，得到最优的机台制程参数。（5）控制方案设计：根据模型输出结果，设计最优的机台制程参数控制方案。（6）控制方案实现：将控制方案应用到机器生产中，并进行实时监测和调整。（7）实验验证：对比实验验证控制方案的可行性和有效性。4.预期研究成果本研究的预期成果包括：（1）建立基于三菱NETH网络的机台制程参数控制模型，实现对机台生产过程的实时监控和动态调整。（2）设计出优化后的机台制程控制方案，提高机器的效率和生产质量。（3）验证所设计的机台制程控制方案的可行性和有效性。（4）将研究成果推广应用到较广泛的机械制造业中，为企业提高生产效率和质量做出贡献。5.研究计划和进度安排本研究的计划和进度安排如下：第一年：初步研究三菱NETH网络，探究其在制程参数控制中的应用。建立数据采集系统，获取机台生产过程的实时数据。预处理数据，进行去噪、补全、标准化等操作。第二年：采用三菱NETH网络模型建立机台制程参数和产品质量之间的关系模型。基于神经网络算法进行模型参数优化。设计并实现机台制程参数控制方案，可视化地呈现实时数据，并进行实时调整和监测。第三年：进行对比实验，验证控制方案的可行性和有效性。总结研究成果，编写论文，撰写研究报告。6.参考文献[1]刘振泽,崔强,陈盛.基于神经网络的机床制程参数优化方法[J].机械制造,2017,57(6):56-59.[2]贺洋,贾立东,梁建国.基于BP神经网络的喷粉机器人制程参数优化[J].机器人技术与应用,2018,28(6):78-83.[3]KazincziG,VeresSM,NagyAB.NETH-anewextendedtopologyhybridneur