CN111639715A - 基于ls-svm的汽车仪表组装质量预测方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于LS‑SVM的汽车仪表组装质量预测方法与系统，根据样本仪表的关键工序组装数据和组装质量检测结果构建样本数据，对LS‑SVM质量预测模型进行训练，得到模型优化参数组合；获取n个待测仪表的n条关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数；将每条关键工序组装数据转换成对应的输入向量，根据输入向量建立原始输入矩阵X，归一化处理后得到输入矩阵X*；将X*作为LS‑SVM质量预测模型的输入，得出组装质量预测结果。预测系统包括关键工序组装数据输入模块、输入向量转换层、输入矩阵构建层、数据预处理层、LS‑SVM分类系统与预测结果输出层。本发明解决了采用自动化检测设备进行组装质量检查带来的成本高昂、通用性较差的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及智能制造领域，具体涉及汽车组合仪表组装质量预测。
背景技术
近十年来国内机动车消费水平持续保持高位，带动汽车零配件产业蓬勃发展。随着我国汽车产销量的不断增长，汽车组合仪表是作为必备的关键汽车配件，市场规模进一步扩大。各仪表生产商为增强企业核心竞争力，提高市场占有率，亟需应用智能制造技术进一步提高生产效率、降低生产成本。
在汽车组合仪表工厂生产过程中，组装过程作为核心生产环节，经多个工序完成各类合格零部件的组装。但各工序操作过程中存在不同程度的相互影响，导致仪表产品组装质量需要多个工序共同保证。因此组装过程造成的仪表产品失效占据产品故障总数的绝大部分，其中仪表指针抖动、转动不连续对产品质量的影响最为显著。所以需要对组装后的汽车组合仪表做全面、严格的机能检查。
但是当前的机能检查项目众多，耗费时间较长。尤其是指针动作检查环节仍然依赖人工进行，观察信号平稳变化时，指针运动是否平稳、有无卡滞现象，即通过指针偏转的连续性与准确性判定仪表产品是否合格。对单个产品(仅有2个表盘)完成各表盘指针动作检查耗费时间占机能检查总时间的比例高达35.1％，若表盘指针数增加，指针动作检查耗时占比将进一步增加，极大地降低了仪表生产商的生产效率。另一方面，长时间重复性工作极易引起检测人员视觉疲劳，造成质检误差增加，误检风险增大。
为了解决质检效率低和人工参与带来的不确定性问题，目前主要通过增加自动化检测设备或提升检测设备的自动化程度来实现，但是成本较高，适用于化工、钢铁等自动化程度高的流程型行业，其生产规模大、产品种类固定，即使生产设备投资增大，也可以通过稳定的产能降低产品成本。但是汽车仪表行业是多品种、小批量的生产模式，需要时常根据订单变更生产工艺，因此增加相应的自动化检测设备会导致成本大幅上升；同时检测设备增加要求操作人员具备更全面的工作技能，设备维护、检修的成本也随之提高，为生产管理带来诸多挑战。因此这类方法并不能满足仪表企业实际生产需求。
发明内容
针对上述技术的不足，本发明提供了一种基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测方法，解决现有技术采用自动化检测设备进行组装质量带来的成本高的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测方法，包括以下步骤：
步骤1：获取若干样本仪表的组装质量检测结果，用实测值对组装质量检测结果进行量化；
步骤2：获取各个样本仪表的关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数；对关键工序组装数据进行归一化处理，以统一各组装参数的数量级；
步骤3：归一化后的关键工序组装数据与对应样本仪表的实测值组成若干样本数据，将部分样本数据划分为训练样本数据，将另一部分样本数据划分为测试样本数据；将训练样本数据分成相等的k份样本集：S1,S2,…,Sk；每份样本集包括n条关键工序组装数据与对应的n个实测值，每条归一化后的关键工序组装数据均形成了一个样本输入向量，n个样本输入向量组成n×m的样本输入矩阵
n个实测值形成列向量zn×1；采用k折交叉验证法对LS-SVM分类系统进行k次迭代训练，其中，第i次迭代以Si作为测试集，以其余k-1个样本集作为训练集，得到第i次迭代中实测值与预测值的误差Ei，k次迭代后得到k个误差值E1,E2,…,Ek，计算k次迭代误差的平均值
通过改变LS-SVM分类系统中LS-SVM质量预测模型的参数组合，得到多个迭代误差平均值
选择最小的迭代误差平均值
所对应的参数组合，作为LS-SVM质量预测模型的优化参数组合，完成对LS-SVM分类系统的训练；
步骤4：获取n个待测仪表的n条关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数；
步骤5：将每条关键工序组装数据转换成对应的输入向量，并根据输入向量建立原始输入矩阵X；
步骤6：对原始输入矩阵X进行归一化处理，以统一原始输入矩阵X中组装参数的数量级，得到输入矩阵X*；
步骤7：将输入矩阵X*输入已训练完成的LS-SVM分类系统中，LS-SVM分类系统中的LS-SVM质量预测模型根据输入矩阵X*计算出每个输入向量的预测值，然后根据预测值对输入向量进行分类；
步骤8：根据输入向量的分类结果，作出对应待测仪表组装质量是否合格的预测结果，并进行输出。
本发明还包括一种基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测系统，包括依次连接的关键工序组装数据输入模块、输入向量转换层、输入矩阵构建层、数据预处理层、LS-SVM分类系统与预测结果输出层；
关键工序组装数据输入模块，用于输入对应n个待测仪表的n条关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数；
输入向量转换层，用于将每条关键工序组装数据转换成对应的输入向量；
输入矩阵构建层，用于根据输入向量建立原始输入矩阵X，原始输入矩阵为n×m矩阵；
数据预处理层，用于对原始输入矩阵X进行归一化处理，以统一输入矩阵中组装参数的数量级，得到输入矩阵X*；
LS-SVM分类系统，用于根据输入矩阵X*计算出每个输入向量的预测值，并根据预测值对输入向量进行分类；
预测结果输出层，用于根据输入向量的分类结果作出对应待测仪表的组装质量是否合格的预测结果，并进行输出。
进一步的，LS-SVM分类系统根据以下LS-SVM质量预测模型计算出预测值：
式中，αj表示与输入矩阵X*中的第j个输入向量xj对应的拉格朗日乘子，xi表示输入矩阵X*中的第i个输入向量，i,j∈{1,2,....,n}，n表示输入向量的个数；b表示偏差量；K(xi,xj)表示LS-SVM的核函数，核函数采用满足Mercer条件的径向基函数：
采用样本数据对LS-SVM分类系统训练后得到LS-SVM质量预测模型的优化参数组合(γ,σ)，其中γ表示误差惩罚因子，σ表示核函数宽度；根据误差惩罚因子γ与核函数宽度σ计算出αj与b，根据σ建立LS-SVM质量预测模型的核函数。
优选的，每条关键工序组装数据中包含以下参数：指针压入力度、指针压入高度以及在不同车速/转速下的指针偏转角度；当待测仪表包含2个表盘及以上时，每条关键工序组装数据中包含每个表盘的指针压入力度、每个仪表的指针压入高度以及每个表盘在不同车速/转速下的指针偏转角度。
与现有技术相比，本发明具有的优点包括：
1、本发明的基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测系统，无需先进的自动化检测设备作用于已经组装完成的仪表进行检测，而是基于关键工序组装数据与组装质量之间的非线性映射关系对组装质量做出预测，利用LS-SVM分类系统进行分类，从而避免了关键工序组装数据与组装质量之间的数学模型难以构建，且计算误差较大的问题。
2、采用径向基函数作为核函数，所需参数少且泛化能力强。同时，本发明的LS-SVM质量预测模型参数仅包含误差惩罚因子γ与核函数宽度σ，训练过程相对简单。
3、采用本发明的优化参数组合(γ,σ)＝(1.0,0.01)，可使预测准确率达到96％以上。
4、本发明不仅能适用于单表盘的待测仪表，而且对于包含多个表盘的组合式仪表同样适用，只需每条关键工序组装数据中包含组合式仪表中各个表盘的组装参数。
5、本发明的预测方法，将待测仪表的关键工序组装数据作为汽车仪表组装质量预测系统的输入数据，能准确预测仪表组装质量，极大简化了质检流程。
附图说明
图1为本具体实施方式中的采用基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测系统进行预测的流程图；
图2为某款汽车组合仪表产品的局部视图；
图3为对测试样本数据进行预测的预测结果示意图。
具体实施方式
一种基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测方法，包括以下步骤：
步骤1：获取若干样本仪表的组装质量检测结果，用实测值对组装质量检测结果进行量化，例如实测值为1时表示合格，实测值为-1时表示不合格。
步骤2：获取各个样本仪表的关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数；对关键工序组装数据进行归一化处理，以统一各组装参数的数量级。
步骤3：归一化后的关键工序组装数据与对应样本仪表的实测值组成若干样本数据，将部分样本数据划分为训练样本数据，将另一部分样本数据划分为测试样本数据；将训练样本数据分成相等的k份样本集：S1,S2,…,Sk；每份样本集包括n条关键工序组装数据与对应的n个实测值，每条归一化后的关键工序组装数据均形成了一个样本输入向量，n个样本输入向量组成n×m的样本输入矩阵
n个实测值形成列向量zn×1；采用k折交叉验证法对LS-SVM分类系统进行k次迭代训练，其中，第i次迭代以Si作为测试集，以其余k-1个样本集作为训练集，得到第i次迭代中实测值与预测值的误差Ei，k次迭代后得到k个误差值E1,E2,…,Ek，计算k次迭代误差的平均值
通过改变LS-SVM分类系统中LS-SVM质量预测模型的参数组合，得到多个迭代误差平均值
选择最小的迭代误差平均值
所对应的参数组合，作为LS-SVM质量预测模型的优化参数组合，完成对LS-SVM分类系统的训练。
第i次迭代中实测值与预测值的误差Ei的计算公式如下：
式中，zj,i表示第i个样本集Si中第j个样本输入向量x′j,i所对应的实测值，f(x′j,i)表示对样本输入向量x′j,i的预测值；
k次迭代误差的平均值
的计算公式如下：
步骤4：获取n个待测仪表的n条关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数。
步骤5：将每条关键工序组装数据转换成对应的输入向量，并根据输入向量建立原始输入矩阵X。
步骤6：对原始输入矩阵X进行归一化处理，以统一原始输入矩阵X中组装参数的数量级，得到输入矩阵X*。
步骤7：将输入矩阵X*输入已训练完成的LS-SVM分类系统中，LS-SVM分类系统中的LS-SVM质量预测模型根据输入矩阵X*计算出每个输入向量的预测值，然后根据预测值对输入向量进行分类，将输入向量划分为合格与不合格两类。
步骤8：以输入向量的分类结果，作为对应待测仪表组装质量是否合格的预测结果，并进行输出。
上述步骤1至步骤3完成了LS-SVM分类系统的训练，使LS-SVM分类系统中的LS-SVM质量预测模型获得优化参数组合。步骤4至步骤8是利用训练完成后的LS-SVM分类系统进行预测，其流程，参考图1所示。
步骤3与步骤6采用的归一化方式相同，均采用min-max标准化方法。以对原始输入矩阵X进行归一化为例进行说明，采用如下公式对原始输入矩阵X中的每个参数进行归一化：
式中，x表示原始输入矩阵中的组装参数；x*表示归一化后的参数；min表示关键工序组装数据中的最小值，max表示关键工序组装数据中的最大值。
LS-SVM分类系统的LS-SVM质量预测模型如下：
式中，αj表示与输入矩阵X*中的第j个输入向量xj对应的拉格朗日乘子，xi表示输入矩阵X*中的第i个输入向量，i,j∈{1,2,....,n}，n表示输入向量的个数；b表示偏差量；K(xi,xj)表示LS-SVM的核函数；
采用满足Mercer条件的径向基函数作为LS-SVM质量预测模型的核函数：
LS-SVM质量预测模型的优化参数组合为误差惩罚因子γ与核函数宽度σ；根据误差惩罚因子γ计算出拉格朗日乘子αj与偏差量b。
拉格朗日乘子αj与偏差量b，按如下线性方程组计算得出：
式中，In×n表示单位矩阵；K表示n阶核函数矩阵；zn×1表示n个实测值形成的列向量；αn×1＝[α1,α2,...,αj,...αn]T，αn×1表示n个拉格朗日乘子形成的列向量。
上述线性方程组的推导过程如下：
①建立待求解问题约束等式：
式中，x′i表示n×m的样本输入矩阵
中的第i个输入向量；zi表示与样本输入向量x′i对应的目标值，zi为1或-1，当zi＝1时表示样本输入向量x′i对应的样本仪表的组装质量合格，当zi＝1时表示样本输入向量x′i对应的样本仪表的组装质量不合格；ei表示误差变量；b表示偏差量；
将样本空间映射到一个更高维的特征空间中；
为分隔超平面权重矢量；
②引入拉格朗日函数：
③根据Karush-Kuhn-Tucker条件，即KKT条件，计算得到：
消去ei和ω，整理后便得到上述线性方程组。
下面以某仪表生产商的一款汽车组合仪表生产过程为例进行具体说明。图2为该款汽车组合仪表产品局部视图，其表盘主要由车速表、转速表构成，通过LS-SVM分类系统，结合该产品的关键工序生产数据，预测产品组装质量。
通过关键工序检测系统，在产品组装过程的“指针压入”、“高度确定”工序中使用力传感器、距离传感器对A点(车速表)和D点(转速表)指针的压入力度、压入高度数据进行采集，分别标记为(FA,HA)和(FD,HD)；另一方面，指针偏转角度将直接影响用户读取数值的准确性，因此通过视觉检测系统对不同车速/转速下的指针偏转角度进行检测，分别标记为(θA1,θA2,θA3)和(θD1,θD2,θD3)。各标记数据及具体含义如表1-1所示。
表1组装过程关键工序采集数据列表
使用min-max标准化方法对上一步骤的采集数据进行归一化处理，将处理后数据的80％划分为训练样本数据、20％为测试样本数据，作为LS-SVM质量预测模型的输入；
选择径向基函数作为LS-SVM算法的核函数，采用5折交叉验证法，将训练样本数据分为5个样本集，通过改变误差惩罚因子γ和核函数宽度σ值，得到多个迭代误差平均值E，如表2所示。
表2不同参数组合下的误差平均值
由表可得，当误差惩罚因子γ＝1、核函数宽度σ＝0.01时，
值最小，表明此时LS-SVM质量预测模型具备良好的拟合能力。因此选择基于LS-SVM的汽车组合仪表质量LS-SVM质量预测模型参数(γ,σ)为(1.0，0.01)。
使用基于LS-SVM的汽车组合仪表质量LS-SVM质量预测模型，结合测试样本数据对仪表产品组装质量做出预测，预测结果如图3所示。
由于测试集数据量较大，在图3中仅对部分预测结果进行图形化显示，可以看出实际检查结果与模型预测结果重合度非常高，预测表现良好。
为了准确评价LS-SVM质量预测模型效果，引入混淆矩阵，如表3所示。
表3混淆矩阵
采用预测准确率(Accuracy)和召回率(Recall)作为模型预测性能的评价指标，其表达式如下：
式(1)表示所有预测正确的结果，即合格结果中被预测为合格的数量(TP)与不合格结果中被预测为不合格的数量(TN)占总数的比重，反映了LS-SVM质量预测模型的准确程度；
式(2)表示合格结果中被预测为合格的数量(TP)占实际预测合格总数(TP&FN)的比重，衡量了LS-SVM质量预测模型对合格结果的识别能力。
LS-SVM汽车组合仪表质量LS-SVM质量预测模型的准确评价指标如表4所示：
表4 LS-SVM质量预测模型预测表现
由表4可以看出，LS-SVM质量预测模型准确率可达96.88％，能够对仪表产品指针机能检查结果做出准确预测，完全满足汽车组合仪表智能工厂的质检要求；同时模型召回率可达97.85％，表示对合格产品具备足够的识别能力。综合以上两项指标，本发明提供的产品质量预测方法完全满足汽车组合仪表智能工厂的实际生产需求，有效性及实用性得到验证。
Claims (8)
1.一种基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取若干样本仪表的组装质量检测结果，用实测值对组装质量检测结果进行量化；
步骤2：获取各个样本仪表的关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数；对关键工序组装数据进行归一化处理，以统一各组装参数的数量级；
步骤3：归一化后的关键工序组装数据与对应样本仪表的实测值组成若干样本数据，将部分样本数据划分为训练样本数据，将另一部分样本数据划分为测试样本数据；将训练样本数据分成相等的k份样本集：S1,S2,…,Sk；每份样本集包括n条关键工序组装数据与对应的n个实测值，每条归一化后的关键工序组装数据均形成了一个样本输入向量，n个样本输入向量组成n×m的样本输入矩阵
n个实测值形成列向量zn×1；采用k折交叉验证法对LS-SVM分类系统进行k次迭代训练，其中，第i次迭代以Si作为测试集，以其余k-1个样本集作为训练集，得到第i次迭代中实测值与预测值的误差Ei，k次迭代后得到k个误差值E1,E2,…,Ek，计算k次迭代误差的平均值
通过改变LS-SVM分类系统中LS-SVM质量预测模型的参数组合，得到多个迭代误差平均值
选择最小的迭代误差平均值
所对应的参数组合，作为LS-SVM质量预测模型的优化参数组合，完成LS-SVM分类系统训练过程；
步骤4：获取n个待测仪表的n条关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数；
步骤5：将每条关键工序组装数据转换成对应的输入向量，并根据输入向量建立原始输入矩阵X；
步骤6：对原始输入矩阵X进行归一化处理，以统一原始输入矩阵X中组装参数的数量级，得到输入矩阵X*；
步骤7：将输入矩阵X*输入到训练完成后的LS-SVM分类系统中，LS-SVM分类系统中的LS-SVM质量预测模型根据输入矩阵X*计算出每个输入向量的预测值，然后根据预测值对输入向量进行分类；
步骤8：根据输入向量的分类结果，作出对应待测仪表组装质量是否合格的预测结果，并进行输出。
2.根据权利要求1所述的基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测方法，其特征在于，
LS-SVM分类系统的LS-SVM质量预测模型如下：
式中，αj表示与输入矩阵X*中的第j个输入向量xj对应的拉格朗日乘子，xi表示输入矩阵X*中的第i个输入向量，i,j∈{1,2,....,n}，n表示输入向量的个数；b表示偏差量；K(xi,xj)表示LS-SVM的核函数；
采用满足Mercer条件的径向基函数作为LS-SVM质量预测模型的核函数：
LS-SVM质量预测模型的优化参数组合为误差惩罚因子γ与核函数宽度σ；根据误差惩罚因子γ计算出拉格朗日乘子αj与偏差量b。
3.根据权利要求2所述的基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测方法，其特征在于，拉格朗日乘子αj与偏差量b，按如下线性方程组计算得出：
式中，In×n表示单位矩阵；K表示n阶核函数矩阵；zn×1表示n个实测值形成的列向量；αn×1＝[α1,α2,...,αj,...αn]T，αn×1表示n个拉格朗日乘子形成的列向量。
4.根据权利要求1所述的基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测方法，其特征在于，第i次迭代中实测值与预测值的误差Ei的计算公式如下：
式中，zj,i表示第i个样本集Si中第j个样本输入向量x′j,i所对应的实测值，f(x′j,i)表示对样本输入向量x′j,i的预测值；
k次迭代误差的平均值
的计算公式如下：
5.一种基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测系统，其特征在于，包括依次连接的关键工序组装数据输入模块、输入向量转换层、输入矩阵构建层、数据预处理层、LS-SVM分类系统与预测结果输出层；
关键工序组装数据输入模块，用于输入对应n个待测仪表的n条关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数；
输入向量转换层，用于将每条关键工序组装数据转换成对应的输入向量；
输入矩阵构建层，用于根据输入向量建立原始输入矩阵X，原始输入矩阵为n×m矩阵；
数据预处理层，用于对原始输入矩阵X进行归一化处理，以统一输入矩阵中组装参数的数量级，得到输入矩阵X*；
LS-SVM分类系统，用于根据输入矩阵X*计算出每个输入向量的预测值，并根据预测值对输入向量进行分类；
预测结果输出层，用于根据输入向量的分类结果，作出对应待测仪表组装质量是否合格的预测结果，并进行输出。
6.根据权利要求5所述的基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测系统，其特征在于，LS-SVM分类系统根据以下LS-SVM质量预测模型计算出预测值：
式中，αj表示与输入矩阵X*中的第j个输入向量xj对应的拉格朗日乘子，xi表示输入矩阵X*中的第i个输入向量，i,j∈{1,2,....,n}，n表示输入向量的个数；y(xi)表示对输入向量xi的预测值，b表示偏差量；K(xi,xj)表示LS-SVM的核函数，核函数采用满足Mercer条件的径向基函数：
采用样本数据对LS-SVM分类系统训练后得到LS-SVM质量预测模型的优化参数组合(γ,σ)，其中γ表示误差惩罚因子，σ表示核函数宽度；根据误差惩罚因子γ与核函数宽度σ计算出αj与b，根据σ建立LS-SVM质量预测模型的核函数。
7.根据权利要求5所述的基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测系统，其特征在于，采用min-max标准化方法，采用如下公式对原始输入矩阵X中的每个参数进行归一化：
式中，x表示原始输入矩阵中的组装参数；x*表示归一化处理后的参数；min表示关键工序组装数据中的最小值，max表示关键工序组装数据中的最大值。
8.根据权利要求5所述的基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测系统，其特征在于，每条关键工序组装数据中包含以下参数：指针压入力度、指针压入高度以及在不同车速/转速下的指针偏转角度；当待测仪表包含2个表盘及以上时，每条关键工序组装数据中包含每个表盘的指针压入力度、每个仪表的指针压入高度以及每个表盘在不同车速/转速下的指针偏转角度。
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