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        企改中基于M ES的加工過程質量控制與預測研究

        2017-08-07 09:22:52辛梅
        經濟研究導刊 2017年21期
        關鍵詞:向量粒子誤差

        辛梅

        (西安航空職業(yè)技術學院 航空制造工程學院,西安 710089)

        企改中基于M ES的加工過程質量控制與預測研究

        辛梅

        (西安航空職業(yè)技術學院 航空制造工程學院,西安 710089)

        針對制造加工零部件生產高精度控制的需求,結合加工質量控制理論,提出一種基于人工智能算法的質量控制與預測系統(tǒng)。為提高質量控制精度,提出一種基于改進的SVR預測模型。借助SVR預測算法可處理非線性和高維度等復雜問題,以及粒子算法在全局搜索方面的優(yōu)勢,對SVR預測的參數進行優(yōu)化。同時根據上述的算法,構建加工質量預測控制模型。最后,通過MatLab軟件對上述算法進行驗證,結果表明上述加工方法具有可行性。

        加工質量;制造執(zhí)行系統(tǒng);預測;粒子群算法;支持向量機

        隨著現代加工過程的數字化發(fā)展,以及基于制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)控制的信息化,產品批量化生產成為離散制造業(yè)發(fā)展的一種趨勢,而加強質量控制成為核心。目前,針對制造企業(yè)加工過程質量控制,主要集中在人工智能控制和基于SPC工序質量控制兩類。如魏青云(2012)提出借助神經網絡算法、薛麗(2016)則提出通過抽樣區(qū)間算法及EWMA控制圖、牛占文(2010)提出通過的累積和控制圖及指數加權移動平均指數等方法,都對零部件加工質量進行了控制。對此,基于MES系統(tǒng)和上述的研究成果,提出一種對批量化產品生產質量預測算法,并對算法的可行性進行驗證。

        一、支持向量回歸原理

        (一)不敏感損失函數

        SVR回歸算法中,將損失函數的定義為:

        公式(1)表示,如估計器輸出的結果y與期望值d之間的偏差的絕對值小于某個指定的參數ε,則其值等于0,否則等于偏差減去絕對值減去指定參數ε。

        (二)基于ε不敏感損失函數的SVR

        對SVR回歸的描述:假設在n維空間當中,存在l個數據樣本對{(xi,yi),i=1,2,…l},其中,xi∈Rn表示第i個樣本的輸入向量,yi∈R表示為與相對應的輸出值,由此在n維空間中存在超平面f(x)=wx+b,使得該平面與任意的一個樣本點的距離最大。同時,考慮到在數據的采集中存在干擾的問題,引入松弛變量ξ和ξ*及誤差懲罰因子C,其中ξ和ξ*分別代表數據點超出不敏感區(qū)的上限誤差和下限誤差,由此可以得到以下優(yōu)化問題:

        其中,C值越大,表示其對錯分的懲罰也就越重,分類也就越嚴格。

        為求解上述的方程,引入拉格朗日乘子法,引入乘子αi和βi,并根據KKT原則,可得到ε-SVR模型求解的對偶形式:

        對公式(3)進行求解,可以得到最優(yōu)分類面函數:

        其中,αi*、βi*、b*分別表示二次規(guī)劃函數最優(yōu)解,K(xi,x)表示核函數。

        核函數選擇RBF核函數。

        其中,σ表示高斯核寬度參數。

        由此,通過上述公式的表達式可以看出,在SVR模型中,影響模型的分類性能的參數只有σ和C懲罰因子。因此,要保證模型得到最優(yōu)解,只需要對參數σ和C進行優(yōu)化即可。

        二、基于PSO-SVR的質量控制與預測模型構建

        要保證參數σ和C參數最優(yōu),就必須防止陷入局部最優(yōu)。因此,引入PSO在全局搜索方面的優(yōu)勢,對參數σ和C兩個參數進行優(yōu)化,從而得到最優(yōu)的參數。PSO算法的原理是借助個體之間的競爭、交流、合作和信息共享等機制來實現最優(yōu)解。在求解最優(yōu)的過程中,假設最優(yōu)可行解在D維空間上面的點,即“粒子”要求解該粒子,首先會產生N={X1,X2,…,XN}個潛在解,在每個Xi中會產生xi1~xid個當前解。在迭代的過程中,每個粒子會之前的種群最優(yōu)和個體最優(yōu)信息不斷的調整自身的位置。對此引入慣性權重和學習因子對其調整進行表示,具體表達式為:

        其中,c1和c2表示加速度因子,根據經驗,c1=c2=1.5;ω表示慣性權重,該值越大越有利于全局搜素,越小越有利于局部搜索。

        同時,為進一步對產品加工進行修正,引入誤差補償思想,即通過PSO-SVR模型求解得到加工工序的預測誤差,然后將該預測誤差與實際誤差進行比較,如果在誤差范圍之內,那么統(tǒng)計下一個工件的誤差,如果超過誤差要求的范圍,對誤差進行補償或者調整加工工藝,從而達到對批量產品質量調整的目標。由此,綜上可以得到質量預測控制流程,具體(如下圖所示)。

        質量預測控制模型圖

        三、仿真驗證

        為驗證上述上述優(yōu)化算法的效果,利用Matlab軟件進行仿真。設數據樣本為20,其中學習樣本15,測試樣本5,c1=c2=1.5,最大迭代次數為200次,慣性權重采用二次曲線進行動態(tài)調整,C∈[1,1000],σ∈[0.001,3.8],ε∈[10-5,10-4]。通過上述的仿真,當適應度函數值最小時,可以得到當迭代次數為120次,得到最優(yōu)粒子向量參數。同時,將上述的最優(yōu)粒子向量代入到SVR模型中,得到預測值和實際測量值之間的誤差在[-0.002,0.002]的水平,說明本文構建的質量預測控制模型有效,并且可滿足短期誤差控制需求。

        四、結語

        本文結合批量加工質量控制需求,結合其非線性的特點,提出一種適合于非線性優(yōu)化的SVR支持向量回歸模型,并利用PSO算法的優(yōu)勢,對參數進行優(yōu)化,從而提高加工誤差預測的精度。

        [1]魏青云.基于改進型灰色RBF神經網絡的小批量產品質量控制研究[D].鄭州:鄭州大學,2012.

        [2]薛麗.可變抽樣區(qū)間的二項變量累積和控制圖設計[J].統(tǒng)計與決策,2016,(9):27-30.

        [責任編輯 劉嬌嬌]

        C931

        A

        1673-291X(2017)21-0011-02

        2017-02-07

        辛梅(1979-),女,湖北恩施人,講師,碩士,從事機械設計與制造、數控技術等研究。

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