伍常亮　朱波　萬育微　趙晟然

摘? 要： 為提高制造過程質(zhì)量智能控制的控制效果，提出了一種基于雙向長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)（Bidirectional LSTM，Bi-LSTM）的控制圖失控模式識別方法。文中分析了其分類的基本原理，構(gòu)建了控制圖模式識別模型，并通過蒙特卡洛仿真方法生成仿真數(shù)據(jù)集，進行仿真實驗驗證。仿真實驗結(jié)果表明，Bi-LSTM用于控制圖模式識別，準確率相對多層感知機（MLP）、貝葉斯分類器有了顯著提升，相比支持向量機（SVM）具有效率上的明顯優(yōu)勢，且在大樣本下識別準確率更高。

關(guān)鍵詞： 控制圖模式識別;深度學(xué)習;雙向長短時間記憶網(wǎng)絡(luò);并行計算;蒙特卡洛仿真

中圖分類號： TP391.4? ? 文獻標識碼： A? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.07.016

【Abstract】： In order to improve the control effect of intelligent control of manufacturing process， a method of recognition for out-of-control patterns in control chart based on Bidirectional LSTM （Bi-LSTM） is proposed in this paper. The basic principle of LSTM for classification is analyzed first. Followed by that， the pattern recognition model of control charts is constructed and a simulation data set is generated by the Monte Carlo simulation method for training and testing. The simulation experiments results show that the recognition accuracy of Bi-LSTM on control chart patterns is significantly superior than those of multi-layer perceptron （MLP） and bayesian classifier. In comparison with support vector machine （SVM）， it also shows obvious advantages in efficiency and gets higher recognition accuracy under the case of large samples.

【Key words】： Control chart pattern recognition; Deep learning; Bi-LSTM; Parallel computing; Monte Carlo simulation

0? 引言

控制圖作為統(tǒng)計過程控制（SPC）的核心工具，基于統(tǒng)計學(xué)的中心極限定理和假設(shè)檢驗原理，檢測產(chǎn)品生產(chǎn)過程是否穩(wěn)定，區(qū)分過程受可歸咎變異因素與不可歸咎變異因素影響[1]。傳統(tǒng)控制圖對于超出控制限的異常較容易檢測，而對于控制限內(nèi)的異常模式難以識別，通常需要通過人工進行判斷，易受到人的經(jīng)驗水平的影響。智能制造的興起對制造過程質(zhì)量控制提出了智能化的要求，將機器學(xué)習技術(shù)引入到過程質(zhì)量監(jiān)控中，通過機器學(xué)習模型對控制圖進行模式識別成為實現(xiàn)過程質(zhì)量智能化監(jiān)控的有效手段[2]。

機器學(xué)習算法在控制圖模式識別領(lǐng)域的應(yīng)用研究早在上世紀80年代就開始受到重視，至今已取得了一定成果，如：（Guh和Hsieh，1999）[3-4]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對控制圖異常模式的識別進行了研究，表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于該領(lǐng)域的繼續(xù)深入研究具有一定研究價值，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點在于參數(shù)難以調(diào)節(jié)，訓(xùn)練易陷入局部極小，識別率不高。接著，又有其他學(xué)者將概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）、支持向量機（SVM）、Adaboost等其他傳統(tǒng)機器學(xué)習算法應(yīng)用于該領(lǐng)域，表明了這些算法比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更具有精度、效率或魯棒性上的優(yōu)勢[5-7]。近些年來，也有部分者針對這些經(jīng)典機器學(xué)習算法的不足，提出了改進算法，如：利用可調(diào)節(jié)激活函數(shù)參數(shù)和動態(tài)閾值的方法、自適應(yīng)粒子群（AMPSO）、遺傳算法 （GA）等對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM的參數(shù)選擇進行優(yōu)化，仿真實驗表明這些優(yōu)化后的算法在識別率或魯棒性上有所提升[8-10]。還有些學(xué)者在控制圖模式? 的特征工程上做了研究，如：利用時域特征、形狀特征、小波分解方法等，對控制圖模式進行特征提取、特征融合的工作，表明了抽取和選擇特征的重要性[11-12]。

這些研究表明了控制圖模式識別領(lǐng)域目前存在的三大難點：一是算法設(shè)計，眾多傳統(tǒng)機器學(xué)習算法中，只有少數(shù)算法對控制圖模式識別有較好的效果;二是特征選擇，傳統(tǒng)機器學(xué)習算法一般都需要對原始數(shù)據(jù)進行特征提取、特征融合之后才能取得更好的效果，對于特征選擇的依賴性較高;三是這些傳統(tǒng)機器學(xué)習算法一般在大樣本情況下訓(xùn)練耗時太高（如SVM），難以適應(yīng)現(xiàn)代化快速生產(chǎn)的節(jié)拍。

近年來，深度學(xué)習作為機器學(xué)習一個新的分支快速崛起，在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域已經(jīng)取得了相當可觀的成績。與傳統(tǒng)機器學(xué)習算法相比，深度學(xué)習使用更多的樣本數(shù)據(jù)可以更好地擴展，且不需要特征工程，這為控制圖模式識別領(lǐng)域開辟了新的途徑。雙向長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-LSTM）作為一種深度學(xué)習方法，善于處理序列的前后關(guān)系，因而常用于處理自然語言中的上下文信息[13-15]。控制圖異常模式通常由人、機、料、法、環(huán)、測的異常所引起，產(chǎn)品生產(chǎn)過程中質(zhì)量特性一般隨時間呈規(guī)律變化，從產(chǎn)品的質(zhì)量特性前后波動數(shù)據(jù)來分析，往往能分析出數(shù)據(jù)流的異常形態(tài)，從而找出根本的異常原因。鑒于Bi-LSTM算法善于處理序列前后關(guān)系的特性以及控制圖模式數(shù)據(jù)流存在前后關(guān)系的特性，本文提出使用Bi-LSTM來進行控制圖模式識別，利用蒙特卡洛模擬方法仿真得到控制圖八種基本模式的數(shù)據(jù)（其中包括受控模式和其他七種異常模式），利用tensorflow搭建Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并使用GPU并行加速訓(xùn)練，在識別精度和識別效率上取得了較好的效果。

1? 控制圖模式識別原理

在工序中，由于受到人、機、料、法、環(huán)、測等多種因素的影響，產(chǎn)品生產(chǎn)過程質(zhì)量特性數(shù)據(jù)流往往存在著波動，按照這些波動數(shù)據(jù)流的分布特點，美國西部電氣公司將其分為八種模式，即：受控模式（natural）、向上階躍（upward shift）、向下階躍（downward shift）、趨勢向上（upward trend）、趨勢向下（downward trend）、周期模式（cycle）、系統(tǒng)性模式（systematic）、混合模式（mixture），八種基本模式的分布特點如圖1所示。

在控制圖模式識別的實際應(yīng)用中，一般采用移動窗口的方法進行異常監(jiān)控，每生產(chǎn)出一個新的產(chǎn)品，便將窗口往后移動一次，將新的數(shù)據(jù)加入到識別窗口，若在某時刻點窗口檢測出異常，則發(fā)出異常警報，并輸出具體異常模式，移動窗口法及仿真樣本示意圖如圖2所示。

在基于機器學(xué)習方法的控制圖模式識別領(lǐng)域中，一般將如圖2所示窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)流作為機器學(xué)習的樣本。移動窗口長度的選擇一般基于經(jīng)驗選取，一般來說，移動窗口長度小，則能更快檢測出異常，但模式判別準確性低;移動窗口長度大，則模式判別準確性更高，但檢測出異常的效率低。

2? Bi-LSTM原理及控制圖模式識別模型構(gòu)建

2.1? LSTM原理

長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是一種深度學(xué)習模型，由循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）演化而來，相對于RNN，它可以捕捉到較長距離的依賴關(guān)系。在結(jié)構(gòu)上，與標準RNN不同的是，LSTM在細胞（cell）上增加了門（gates）的結(jié)構(gòu)，可以讓信息選擇性的通過[16]，實際上可以理解為是一種特征選擇及更新機制。標準LSTM的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

2.2? 基于Bi-LSTM的控制圖模式識別模型

2.2.1? 模型結(jié)構(gòu)及構(gòu)建步驟

Bi-LSTM由前向LSTM和后向LSTM組合而成，相比單向LSTM更能學(xué)習到序列前后的關(guān)系，因此，本文建立基于Bi-LSTM的深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)模型，模型結(jié)構(gòu)如圖4所示。

模型構(gòu)建步驟如下：

（1）通過蒙特卡洛仿真原理生成符合控制圖模式數(shù)據(jù)分布的樣本，基于前人經(jīng)驗和本文預(yù)研實驗結(jié)果，此處仿真樣本窗口長度取32。八種控制圖模式的仿真方程具體表示為[17]：

其中， 為產(chǎn)品第 時刻質(zhì)量特性值; 為受控條件下統(tǒng)計量均值; 為 時刻由偶然因素引發(fā)的隨機干擾，一般是服從 分布的高斯白噪聲序列; 為 時刻的異常干擾值。

1）對于受控模式： =0。

2）對于階躍模式： ，其中，階躍發(fā)生前 ，階躍發(fā)生后 ; 為階躍幅度。

3）對于趨勢模式： ，其中， 為傾斜度，當趨勢模式發(fā)生前， 為0。

4）對于周期模式： ，其中， 為波動幅值; 為波動周期長度。

5）對于系統(tǒng)性模式： ，其中， 為震蕩幅度，反映了偏離均值上下的程度。

6）對于混合模式： ，其中， 為 之間的隨機數(shù); 為振幅;若 ，則 ，否則 。

（2）對生成的數(shù)據(jù)樣本進行標準化處理。該步驟有兩大意義：一，實際生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量特性由產(chǎn)品本身而定，標準化可使模型更具普適性;二，標準化處理由于能消除由量綱不同所產(chǎn)生的影響，進行標準化處理有助于模型學(xué)習到真正的特征，從而提模型的識別性能。此處，對生成的樣本數(shù)據(jù)集采用z-score 標準化，具體方式為：

（3）將標準化后的樣本數(shù)據(jù)輸入到前向LSTM和后向LSTM，利用其獨特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來抽取特征進而深化學(xué)習，該步驟是Bi-LSTM模型訓(xùn)練的核心步驟;

（4）對樣本進行標簽化處理。此處采用（one-hot encoding）離散型特征編碼方式，使得八種控制圖模式每一種類型樣本都只擁有一種“激活態(tài)”，讓模型更具有非線性學(xué)習能力。對每種模式采取的編碼方式具體如表1所示。

（5）利用 將將Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的輸出概率歸一化到 之間，再利用交叉熵函數(shù)作為損失函數(shù)，衡量實際輸出與樣本標簽值之間的距離，輔助Bi-LSTM模型的迭代學(xué)習。具體策略表示為：

3? 仿真實驗驗證

3.1? 仿真數(shù)據(jù)集生成

此處，利用蒙特卡洛仿真原理共生成? ?個樣本，每種類型樣本依照其數(shù)據(jù)波動特性，采用不同的參數(shù)設(shè)置，以滿足實際產(chǎn)品生產(chǎn)過程中異常模式的多樣化特點，具體參數(shù)設(shè)置如表2所示。

其中，對于周期模式、系統(tǒng)性模式以及混合模式，幅度變化參數(shù)取值范圍設(shè)在 區(qū)間，突變點取 ，是為了將更多異常特征信息體現(xiàn)在休哈特控制圖控制限內(nèi)，有針對地解決休哈特控制圖控制限內(nèi)的異常模式難以識別的現(xiàn)狀特點。對于階躍模式和趨勢模式，由于其本身就容易超出休哈特控制圖控制限，因此，設(shè)立不同的突變時刻點，既可滿足這種實際狀況，又可利用控制限內(nèi)的異常特征，在超出界限前便捕捉到異常信號，從而更快識別出異常模式，以滿足過程質(zhì)量控制的實際需求。

3.2? 模型訓(xùn)練

本仿真實驗所采用的實驗設(shè)備相關(guān)硬件為Nvidia GeForce GTX 1050 Ti的GPU以及NVIDIA CUDA 8.0驅(qū)動，采用tensorflow1.0-gpu開源機器學(xué)習框架，仿真平臺為python3.6。

基于前人經(jīng)驗及預(yù)研實驗，此處學(xué)習率（learning rate）取0.0008，批量大?。╞atch size）取2048進行批量訓(xùn)練，前向及后向LSTM cell個數(shù)各取512個。隨機打亂樣本，取標準化后總樣本的70%作為訓(xùn)練集，10%作為驗證集，迭代次數(shù)設(shè)為1000次。

為了防止過擬合，本文仿真采取早停策略（early stopping），具體策略為：

其中，GL為早停閾值，本實驗取GL>1時提前結(jié)束訓(xùn)練; 為第 次迭代的驗證誤差; 為迭代過程中最小的驗證誤差;

采用早停法的好處在于：1）防止過擬合;2）節(jié)省訓(xùn)練時間;

本仿真實驗?zāi)Ｐ陀?xùn)練及早停情況如圖5所示。

由圖5可知，隨著迭代訓(xùn)練次數(shù)增加，訓(xùn)練誤差和驗證誤差趨于收斂，兩條曲線基本吻合，說明訓(xùn)練過程沒有出現(xiàn)欠擬合。且在早停策略的作用下，在第521次提前結(jié)束訓(xùn)練，避免了過擬合情況的發(fā)生。

3.3? 模型泛化性能測試實驗

取標準化后總樣本的20%作為測試集，對訓(xùn)練的模型進行測試，平均識別率達到了98.35%，對于八種模式的具體識別情況如圖6所示。此外，在相同訓(xùn)練集與相同測試集的前提下，將Bi-LSTM與SVM、MLP、高斯貝葉斯分類器進行比較，不同算法對八種控制圖模式的識別情況如表3所示。

從圖6可見，對于Bi-LSTM模型，混合模式與受控模式較容易誤判，趨勢向上易誤判為向上階躍、趨勢向下易誤判向下階躍。

從表3可見，Bi-LSTM算法對控制圖模式識別的識別率和SVM相差無幾，對八種模式的平均識別率達到了98.35%，相比MLP和高斯貝葉斯分類器識別率更高。

3.4? Bi-LSTM與SVM性能比較實驗

基于Bi-LSTM與SVM對控制圖識別的識別率相近，本文分別在總樣本為720、7200、72000、288000的水平對兩種算法在識別率、訓(xùn)練時間、測試時間上做了比較，其中訓(xùn)練樣本占80%，測試樣本占20%。十次仿真實驗平均結(jié)果如圖7所示。

由圖7可見，在識別精度上，兩種算法都隨樣本量增加而增加，當總樣本量為72000時，Bi-LSTM識別率達到SVM的水平，當總樣本量為288000時，Bi-LSTM識別率已經(jīng)超過SVM的水平，且從趨勢上來看，當樣本量更大時，Bi-LSTM算法在識別精度上將更優(yōu)于SVM（受于實驗設(shè)備計算能力的限制，本文沒有取更大樣本量進行仿真實驗）。在訓(xùn)練時間和測試時間上，SVM算法隨樣本量增加而顯著增加，而Bi-LSTM算法的訓(xùn)練時間和測試時間隨? 樣本量增加雖然有所增加，但相對SVM顯然效率? 更高。

4? 結(jié)論

本文基于長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-LSTM）在處理序列前后關(guān)系特征上獨特的優(yōu)勢，提出將Bi-LSTM用于控制圖模式識別。通過仿真實驗表明，該方法在樣本量足夠時，相比SVM、MLP、高斯貝葉斯分類器這些傳統(tǒng)機器學(xué)習方法，能夠取得不弱于甚至更好的識別效果。其次，由于深度學(xué)習并行加速計算的普及，該方法在模型訓(xùn)練和應(yīng)用上，效率都比SVM算法更高，更能適應(yīng)未來大數(shù)據(jù)環(huán)境下快速生產(chǎn)的需求。再者，該方法對人工特征提取的依賴性較傳統(tǒng)機器學(xué)習算法更低，可以自動抽取和學(xué)習特征，使用更加方便。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的普及和計算機處理性能的飛速進步，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢得以體現(xiàn)，如何充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢成為熱點和難點，本文提出將Bi-LSTM算法用于控制圖模式識別，給該領(lǐng)域未來的繼續(xù)深入研究提供了新的可行途徑。如何更好地將深度學(xué)習與研究產(chǎn)品質(zhì)量過程在線智能監(jiān)測與控制有機結(jié)合是下一步的研究方向。

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