陈红梅
- 作品数：6 被引量：8H指数：2
- 供职机构：潍坊学院机电与车辆工程学院更多>>
- 发文基金：山东省高等学校青年骨干教师国内访问学者项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺文化科学交通运输工程更多>>
- 基于多技术融合加权平滑的径向基函数神经网络熔融指数预报被引量：1
- 2015年
- 针对在对聚丙烯熔融指数进行预测时优势数据和优势变量不突出影响预测精度、数据平滑度不够影响泛化性能的问题,提出了基于多技术融合加权平滑的径向基函数神经网络预报模型。综合运用了在时间尺度基于空间欧氏距离加权、在变量维度上基于灰色关联和线性回归误差加权两种数据加权方案,基于过程变量差分序列欧氏距离的平滑和局部线性平滑两种数据平滑方案,解决了模型精度和泛化性低的问题。为进一步改进模型性能,采用带误差补偿的非线性自回归滑动平均模型框架和径向基函数神经网络,利用自校正预测控制算法和分段线性变学习率算法,对模型进行优化。结合某厂真实数据对模型进行验证,预报结果在泛化集上为:平均相对误差(MRE)1.32%、均方根误差(RMSE)0.045 9。与其他方法进行了详细的比较分析,结果表明该模型具有良好的预报精度和泛化性能,在大时滞工业过程领域具有一定的应用价值。
- 陈红梅刘兴高
- 关键词：多技术融合加权自校正预测控制径向基函数神经网络
- 基于互补神经网络级联模型的聚丙烯MFR预报被引量：1
- 2019年
- 提出了一种基于集成数据处理的,由高斯基-自适应复合基函数构成的互补径向基函数(RBF)神经网络系统和隐马尔科夫模型(HMM)的聚丙烯熔体流动速率(MFR)预报方法。首先构造HES-KDE-TVW集成数据处理方法,挖掘建模数据规律;然后构造自适应复合基函数,搭建互补的RBF神经网络预报模型;最后引入HMM对聚丙烯生产过程中的随机误差进行估计。经过工厂实际数据检验,模型在精度、泛化性及可靠性方面具有较好的综合性能。此种建模方法能为聚丙烯生产过程中牌号切换和质量控制提供一种备选的指导方案。
- 陈红梅
- 关键词：RBF神经网络隐马尔科夫模型
- 基于DSP的嵌入式冲床数控系统设计
- 2010年
- 采用Texas Instruments公司TMS320LF2407A DSP作微控制器设计开发一套冲床控制系统,系统板既可以单板使用也可以作为控制系统的单个部件通过232总线实现远程控制。介绍了该控制系统硬件模块和软件模块的设计。目前该系统已投入使用,系统运行稳定,大大提高企业生产效率。
- 陈红梅范岩宋健
- 关键词：DSP嵌入式数控系统冲床
- 工业4.0背景下《智能制造技术》课程改革与实践被引量：3
- 2020年
- 《智能制造技术》是工业4.0背景下国家新设专业——智能制造专业学生的专业必修课程,该课程多学科交叉、内容宽泛、概念繁多,开课前期以课堂讲授为主,学生参与性差、学习效果不理想。为提高该课程教学效果和育人质量,对该课程从教学内容、教学模式、教学方法及手段、课程考核方式等多方面进行改革探索。更新完善教学内容,引入项目驱动式、线上线下混合式教学模式,采用灵活多变的教学方法和先进的教学手段,建立更加合理的课程考核体系。课程改革成果,经我院17、18级智能制造专业学生教学实践验证,成效显著。
- 陈红梅
- 关键词：智能制造技术课程改革
- 基于双MCU(单片机)的冲床数控系统设计被引量：1
- 2009年
- 针对单微处理器的经济型冲床数控系统存在控制性能单一、控制算法不科学、系统运行不稳定、运行速度慢、可靠性差等问题,在单微处理器数控系统的基础上,设计了基于双单片机的冲床数控系统。系统CPU采用双MCU结构,设计成主从式分布结构,二者之间通过RS485串口通信,协调工作。软件设计采用模块化结构,各模块的功能利用AT89C52单片机的中断性能得以实现,满足了实时多任务的要求。经潍坊晨光数控公司应用试验,系统运行可靠,性能稳定。
- 陈红梅范岩宋健
- 关键词：双单片机冲床数控系统
- 发动机中冷器脉冲激光焊接研究被引量：2
- 2009年
- 采用YAG激光作为焊接热源,对3mm厚的奥氏体不锈钢板和直径6mm、壁厚0.4mm的不锈钢管单面激光焊接工艺进行了研究。实验结果表明:对焊面的打磨、抛光和紧密接触对防止焊缝中产生过多的气孔和提高焊缝的机械性能有重要作用;激光功率密度、焊接速度、脉冲宽度和脉冲频率四个参数是实现脉冲激光焊接的关键因素。经理论推导,确定了在脉冲激光最大平均输出功率300W、单脉冲能量60J、脉冲频率5Hz、焊接速度0.75mm/s的限定条件下,最佳工艺参数组合为脉冲宽度8ms和峰值功率7.5kW。与经钎焊所得焊缝质量相比,其抗剪切强度有明显提高。
- 陈红梅高立
- 关键词：YAG激光焊接不锈钢焊缝形貌
