基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境綜合評(píng)價(jià)模型.pdf

1、目前作業(yè)環(huán)境評(píng)價(jià)的研究對(duì)象一般為單一因素，不僅沒有考慮各個(gè)環(huán)境因素之間的聯(lián)合和拮抗作用，而且評(píng)價(jià)手段過于主觀。針對(duì)該問題本文從多個(gè)環(huán)境因素入手對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)研究。首先，通過分析發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境的特點(diǎn)、主要影響因素及其危害，建立發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并確定每個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn);然后，將溫度、濕度、氣流速度、油霧、噪聲以及照度6個(gè)指標(biāo)作為模型輸入，舒適度等級(jí)作為模型輸出，建立三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;最后應(yīng)用貝葉

2、斯正則化和動(dòng)量梯度下降法較好地解決了傳統(tǒng)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練高精度和預(yù)測(cè)低精度的過擬合現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于該模型的評(píng)價(jià)結(jié)果不僅與實(shí)際結(jié)果一致，而且對(duì)作業(yè)環(huán)境改進(jìn)具有指導(dǎo)意義。
　　本論文得到了以下結(jié)論:
　　1.通過對(duì)中國(guó)各地區(qū)多家汽車企業(yè)發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境的調(diào)查以及環(huán)境數(shù)據(jù)的采集，得出發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)車間作業(yè)環(huán)境影響因素有噪聲、油霧、溫度、濕度、氣流速度、照明和振動(dòng)、色彩等，本文在對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)過程環(huán)境進(jìn)行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，建

3、立了包括溫度、濕度、氣流速度、油霧、噪聲、照明的綜合指標(biāo)體系，并將各個(gè)指標(biāo)以及綜合指標(biāo)劃分為5個(gè)等級(jí):Ⅰ（優(yōu)）、Ⅱ(良)、Ⅲ(中)、Ⅳ（合格）和Ⅴ（不合格）。
　　2.構(gòu)建了數(shù)據(jù)采集過程所需硬件架構(gòu)，針對(duì)具有波動(dòng)變化特征的指標(biāo)值利用時(shí)間序列狀態(tài)空間模型轉(zhuǎn)化卡爾曼問題，得到濾波數(shù)據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器波動(dòng)狀態(tài)的監(jiān)控;針對(duì)異常指標(biāo)值利用基于鄰近去最值均值濾波方法對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。
　　3.通過BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)作業(yè)