matlab基于回归分析的汽车生产线数据预处理

Posted 2023-02-24 studyer_domi

1、内容简介

略

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2、内容说明

摘 要

随着社会的不断进步与发展，人们对于物质生活的要求越来越高。进入 21 世纪以来，高质量的生活追求促进了汽车行业的快速发展。为了满足人们日益增长的物质需求，汽车的生产规模逐渐的增大，但是在进行汽车的自动 化生产的过程中，随着时间的推移汽车生产线上的设备故障发生的几率逐渐增大，这样的现象对汽车的生产效率产生了一定的影响。

汽车生产线能否正常工作，直接关系着汽车行驶时的安全性能。为了保证其工作时的可靠性和快速的维修性，提高相关的故障诊断能力是十分重要的。本文给出了一种基于回归分析模型的汽车生产线系统故障诊断仿真方法。

文中首先介绍了汽车生产线的相关控制策略，并以其中的自动涂胶机为例，对该装置的压力、温度、压强和流量等数据建立理论公式并建立MATLAB模型，然后进行分析，得出了发生故障时的形状图，其次，借由两组数据图的相关特征对全自动涂胶机的有关故障进行故障诊断，并据此特征进行了预测。最后进行故障分析，并据此得出了发生这些故障时的信号特征，以达到预测自动涂胶机生产故障的目的。

结 论

利用回归分析完成汽车生产线数据的预处理后，通过以上建模分析，针对汽车生产线的设备的数据特点，对汽车生产线数据建立了一种新模型，即多元非线性回归分析模型。通过对全自动涂胶机数据进行充分分析，可以得到如下结论：

1. 生成了MATLAB残差个案次序图，在MATLAB所生成的残差个案次序图以及逐步回归分析这两种方法的之上完成了对生产数据的筛选工作，使得程序在运行中有了基础的数据。

2. 对一元线性回归分析算法，多元线性回归分析算法，逐步回归分析算法，多元非线性回归分析算法进行操作后，得出了能够适用于全自动涂胶机的回归分析模型，并对多元非线性回归分析的模型进行分析，可以得到建立好模型后可以进行生产数据故障分析的结论。

3. 对于回归分析的而言，该算法可以对全自动涂胶机的生产数据进行建模，减少其故障率以达到缩短汽车生产线工作时间的目的，可以对汽车生产线的生产数据进行故障预测。

随着社会的不断进步与发展，汽车行业获得了迅猛的发展，汽车生产线设备故障问题也逐渐得到了社会的关注，解决生成线设备故障的问题是汽车企业能够持续健康发展的内在要求，本文简要的介绍如何利用回归分析对汽车生产线的数据进行预处理，进而达到故障分析的目的。

3、仿真分析

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4、参考论文

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