隨著微電子工業(yè)和先進(jìn)制造技術(shù)的發(fā)展,設(shè)備的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,成本也越來越高。提高設(shè)備利用率對(duì)生產(chǎn)效率的改進(jìn)方面起著至關(guān)重要的作用,是降低生產(chǎn)成本的關(guān)鍵因素。本文主要研究的對(duì)象是半導(dǎo)體封裝測(cè)試工廠的設(shè)備故障數(shù)據(jù)。通過對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)的分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的預(yù)測(cè),從而對(duì)設(shè)備維修維護(hù)策略提供參考,最終實(shí)現(xiàn)提高設(shè)備利用率的目標(biāo)。本文研究的故障數(shù)據(jù)取自不同的串聯(lián)機(jī)械系統(tǒng),而不同的機(jī)械系統(tǒng)是由幾個(gè),甚至十幾個(gè)不同的設(shè)備組成的。針對(duì)這樣復(fù)雜的數(shù)據(jù),本文主要利用時(shí)間序列的方法建立預(yù)測(cè)模型。把故障數(shù)據(jù)看成時(shí)間序列的一組動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。這些動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)往往是非平穩(wěn)的,需要考慮對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。針對(duì)數(shù)據(jù)非平穩(wěn)性的特點(diǎn),本文嘗試?yán)貌罘值姆椒▽?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理。平穩(wěn)化效果較為理想,故嘗試建立ARIMA預(yù)測(cè)模型,并進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析結(jié)果表明了該方法的可行性。針對(duì)一些數(shù)據(jù)表現(xiàn)出階段性的趨勢(shì),本文嘗試一種新的疊合預(yù)測(cè)模型。在這種疊合預(yù)測(cè)模型中,序列{Xt}被分解成確定性趨勢(shì)部分{mt}與隨機(jī)部分{Yt}的疊加。在實(shí)證研究中,把經(jīng)過預(yù)處理的故障數(shù)據(jù)看成時(shí)間序列的一組動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,一組為確定性趨勢(shì)序列,用以... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：41 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 研究的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展態(tài)勢(shì)
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與方法
    1.4 本章小結(jié)
第二章 ARIMA預(yù)測(cè)模型及實(shí)證研究
    2.1 ARIMA預(yù)測(cè)模型
        2.1.1 時(shí)間序列的分解
        2.1.2 ARMA模型的定義
        2.1.3 ARIMA模型的定義
        2.1.4 時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
        2.1.5 ARMA模型階數(shù)的初定
        2.1.6 ARMA模型系數(shù)估計(jì)
        2.1.7 殘差序列白噪聲檢驗(yàn)
    2.2 實(shí)證研究
        2.2.1 ARIMA預(yù)測(cè)模型的基本步驟
        2.2.2 原始數(shù)據(jù)及預(yù)處理
        2.2.3 ARIMA模型的建立
        2.2.4 預(yù)測(cè)結(jié)果分析
    2.3 本章小結(jié)
第三章 ARMA與非線性自回歸的疊合預(yù)測(cè)模型及實(shí)證研究
    3.1 疊合預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.2 非線性自回歸預(yù)測(cè)模型
        3.2.1 非線性自回歸預(yù)測(cè)模型的定義
        3.2.2 模型的擬合優(yōu)度
        3.2.3 非線性自回歸預(yù)測(cè)模型的基本步驟
    3.3 實(shí)證研究
        3.3.1 原始數(shù)據(jù)及預(yù)處理
        3.3.2 非線性自回歸模型的建立及預(yù)測(cè)
        3.3.3 ARMA模型的建立及預(yù)測(cè)
        3.3.4 預(yù)測(cè)結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 總結(jié)與展望
    4.1 本文小結(jié)
    4.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間所取得的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]設(shè)備故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)的分析與應(yīng)用[J]. 續(xù)媛君,潘宏俠.  振動(dòng)、測(cè)試與診斷. 2006(04)
[2]設(shè)備故障停機(jī)時(shí)間的ARMA模型預(yù)測(cè)[J]. 楊德斌,韓志清,徐金梧,姚林,胡軍.  冶金設(shè)備. 2006(01)
[3]基于ARIMA和RBF網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)的慣性器件故障預(yù)報(bào)[J]. 呂瑛潔,胡昌華,李國(guó)華,張偉.  電光與控制. 2005(04)
[4]基于灰色理論、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型壓縮機(jī)故障預(yù)測(cè)方法的研究[J]. 金晶,芮延年,郭旭紅,趙禮剛.  蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)(工科版). 2004(05)
[5]動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障預(yù)報(bào)技術(shù)[J]. 陳敏澤,周東華.  控制理論與應(yīng)用. 2003(06)
[6]基于模糊自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法[J]. 宋云雪,史永勝.  計(jì)算機(jī)工程. 2003(14)
[7]GM模糊優(yōu)化方法在小子樣機(jī)械系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 陳舉華,郭毅之.  中國(guó)機(jī)械工程. 2002(19)
[8]故障模糊預(yù)測(cè)系統(tǒng)建模方法研究[J]. 王強(qiáng),鄭堅(jiān),秦俊奇,賈長(zhǎng)治.  計(jì)算機(jī)自動(dòng)測(cè)量與控制. 2002(01)
[9]一種基于強(qiáng)跟蹤濾波器的自適應(yīng)故障預(yù)報(bào)方法[J]. 陳敏澤,周東華.  上海海運(yùn)學(xué)院學(xué)報(bào). 2001(03)
[10]機(jī)械設(shè)備故障規(guī)律及運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法綜述[J]. 蔣瑜,楊雪,阮啟明.  機(jī)電一體化. 2001(03)



本文編號(hào)：3461407