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基于FMEA和LS–SVM的卷烟卷接过程质量监测与诊断

Quality Detection and Diagnosis of Cigarette Rolling Process Based on FMEA and LS-SVM

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目的 针对烟支卷接过程质量监测精度低和效率差的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的卷接过程质量监控潜在失效模式及影响分析方法.方法 首先采用FMEA技术对卷接过程潜在失效模式进行识别和措施优先级判定.其次,通过关联度分析法得到关键失效模式的特征信号.最后,利用LS–SVM分类模型构建过程质量监测与诊断模型.通过实际生产数据对所提方法的性能进行验证.结果 对7种不同失效模式的识别,文中所提方法的总体平均识别精度达到93.53％,在识别准确性和识别效率上显著优于BPNN和SVM诊断方法,为卷烟制造过程诊断提供了新的思路.

刘著文、王小明、杨志强、刘鑫、师亚珊、张帅、王海宇、李超

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河南中烟工业有限责任公司,郑州 450000

河南工程学院 管理工程学院,郑州 451191

郑州大学商学院,郑州 450001

河南中心线电子科技有限公司,郑州 450004

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卷接过程 质量诊断 失效模式及影响分析 最小二乘支持向量机

国家自然科学基金河南中烟工业有限责任公司科技项目

71672209XC202036

2023

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.03.032

包装工程
中国兵器工业第五九研究所

包装工程

北大核心
影响因子：1.097
ISSN：1001-3563
年,卷(期)：2023.44(3)
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