棒材精軋線故障診斷專家系統(tǒng)的任務(wù)書

棒材精軋線故障診斷專家系統(tǒng)的任務(wù)書任務(wù)背景：棒材精軋線是金屬材料加工、成品制造的重要環(huán)節(jié)之一。在精軋過(guò)程中，常會(huì)因一些故障導(dǎo)致生產(chǎn)線的中斷，尤其是在高速運(yùn)轉(zhuǎn)的情況下，更是需要快速準(zhǔn)確地解決問題。然而，現(xiàn)場(chǎng)工作人員在進(jìn)行故障診斷時(shí)難免因經(jīng)驗(yàn)、視野等方面的因素受限，導(dǎo)致故障解決的時(shí)間和效率不如人意。因此，設(shè)計(jì)開發(fā)一個(gè)基于專家系統(tǒng)的棒材精軋線故障診斷系統(tǒng)，能夠根據(jù)各種不同的故障情況，對(duì)線路進(jìn)行迅速診斷并進(jìn)行針對(duì)性的建議和解決方案，同時(shí)能夠減少人工診斷出錯(cuò)的情況，提高診斷效率和精度。任務(wù)目標(biāo)：本任務(wù)旨在開發(fā)一個(gè)棒材精軋線故障診斷專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)產(chǎn)生的故障信號(hào)和工作狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)故障診斷以及相應(yīng)問題的解決方案。任務(wù)內(nèi)容：1.系統(tǒng)需求分析和設(shè)計(jì)：根據(jù)棒材精軋線實(shí)際情況，分析需求，制定系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，包括系統(tǒng)組成，主要功能模塊等。2.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理：收集棒材精軋線的工作數(shù)據(jù)，并進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換為機(jī)器可理解的形式。主要包括物理量傳感器數(shù)據(jù)，設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)等。3.故障診斷規(guī)則建立：根據(jù)棒材精軋線工作的特點(diǎn)，利用專家知識(shí)系統(tǒng)，建立完整的故障診斷規(guī)則庫(kù)和知識(shí)庫(kù)，包括大量的故障現(xiàn)象及其相應(yīng)的解決方案。4.故障診斷和解決方案推薦：通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配和計(jì)算，識(shí)別出故障點(diǎn)并針對(duì)性地提供相應(yīng)的解決方案或者建議。5.系統(tǒng)集成測(cè)試：對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)部分進(jìn)行集成測(cè)試，驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性和魯棒性。6.系統(tǒng)優(yōu)化和完善：根據(jù)實(shí)際測(cè)試結(jié)果和實(shí)際使用情況進(jìn)行系統(tǒng)的調(diào)整和優(yōu)化，更新故障診斷規(guī)則和知識(shí)庫(kù)，并不斷完善系統(tǒng)功能和性能。任務(wù)成果：1.棒材精軋線故障診斷專家系統(tǒng)需求分析報(bào)告及系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。2.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理程序及數(shù)據(jù)集。3.基于專家知識(shí)系統(tǒng)的故障診斷規(guī)則庫(kù)和知識(shí)庫(kù)。4.棒材精軋線故障診斷推薦算法及相應(yīng)的應(yīng)用程序。5.系統(tǒng)集成測(cè)試報(bào)告及測(cè)試數(shù)據(jù)集。6.系統(tǒng)優(yōu)化和完善報(bào)告。7.可運(yùn)行的棒材精軋線故障診斷專家系統(tǒng)和操作手冊(cè)。技術(shù)要求：1.系統(tǒng)應(yīng)該具備良好的智能化水平，能夠在不斷學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確診斷出多種故障現(xiàn)象并提供相應(yīng)的解決方案。2.系統(tǒng)應(yīng)具備高穩(wěn)定性和魯棒性，可以適應(yīng)各種復(fù)雜、多變的工作環(huán)境和故障情況。3.系統(tǒng)應(yīng)能夠?qū)崿F(xiàn)高效的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、處理和分析，提供足夠準(zhǔn)確的信息供故障診斷和解決。4.系統(tǒng)應(yīng)支持多種通信接口和多種傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型工藝過(guò)程的識(shí)別和切換。5.系統(tǒng)可視化操作界面簡(jiǎn)單明了，易于上手操作，同時(shí)支持故障記錄和系統(tǒng)維護(hù)。參考文獻(xiàn)：1.WaldemarWójcik,AndrzejGa?uszka,?ukaszHuczala.AutomaticDiagnosticsandFaultsClassificationinRollingMillUsing3D-LaserScannerandMachineLearningAlgorithms.AdvancesinIntelligentSystemsandComputing.2018,748:769-777.2.NanXu,HongruiCao,WandongCai.IntelligentFaultDiagnosisofChemicalPlantEquipmentBasedonAdaptiveResonanceTheory.AdvancesinMechanicalEngineering.2021,13(4):1-12.3.ChenxinSun,CunbaoLiu,HonglingYuan.FaultDiagnosisofDragChainConveyorBasedonCon