随着科学技术的不断发展,汽车涂装线的生产工艺及生产设备正在不断更新和变化。一旦某个工位出错,可能将导致整条流水线的停产。传统的故障诊断更多的是在故障发生之后再进行分析、排查,这已经不能满足智能诊断不断发展的趋势了。本文详细研究了KPCA及RPROP在涂装线设备中的应用,并结合实例,进行了涂装线设备的智能预警的研究。论文的主要研究内容如下：1.针对汽车涂装流水线,进行了详细的生产工艺流程分析。同时,对流水线各个子系统主要设备经常出现的故障进行了研究,分析了故障出现前的征兆,找出了故障发生的原因,并对故障进行了归类处理。最后,在各个子系统内建立了数据采集系统,为智能预警提供了基础。2.建立了涂装线KPCA特征提取模型,并研究了不同核函数类型、参数对特征提取的影响。为了消除噪声干扰、降低信息维数、减少信息间的相关性,建立了涂装线KPCA特征提取模型。同时以多项式核函数、高斯径向核函数以及多层感知器核函数为试验对象,分别分析了特征维数、核参数对KPCA特征提取精度的影响。3.提出了一种基于KPCA和RPROP神经网络相结合的机电系统智能预警模型。结合KPCA在特征提取及数据降维方面的优势,以及RPROP神经网络强大的自适应能力、计算能力、优越的鲁棒性,建立了涂装线机电系统智能预警模型。采用数值仿真方法测试模型,验证了该模型的准确性及有效性。4.结合可拓关联函数,改进了机电系统的预警方法。传统预警为“量值”预警方法,针对其在涂装线应用上的不足,提出了“类值”预警法——可拓智能预警。将它和RPROP神经网络相结合建立涂装线的智能预警模型,并通过仿真试验证明该模型具有较高的准确率。5.最后,对论文进行了总结,并对下一步的研究内容做了展望。