CN114254915A - 轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于决策优化相关技术领域，其公开了一种轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法，该方法包括对多个轴类零件进行多项指标的检测并分类，得到对应的观测状态几何指标；构建工序调节算子并修正隐马尔科夫模型；以多项指标和观测状态几何指标为输入并以零件最终合格状态为输出对修正后的隐马尔科夫模型进行训练得到训练完成的隐马尔科夫模型；获取影响最终合格状态的关键特征、关键加工工序以及关键加工参数，并构建代理模型函数，不断调整关键特征、关键加工工序以及关键加工参数，以使代理模型函数得到的输出输入隐马尔科夫模型后得出的结果满足要求。本申请可以实现对航空发动机细长轴类零件全流程加工质量合格状态决策与优化。
Description
技术领域
本发明属于决策优化相关技术领域，更具体地，涉及一种轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法。
背景技术
在航空工业中，为了满足航空发动机的性能要求，航空发动机零件通常采用难加工材料。航空发动机细长轴类零件是航空发动机中一类典型的零部件，由于其在满足航空发动机承载部件作用的基础上也能够满足航空发动机整体结构轻量化的设计要求，因此得到广泛的应用。该类型的轴类零件在加工过程中涉及的加工设备、加工刀具多，加工工序复杂，各工序之间存在着误差流的传递过程，会影响零件最终的加工误差与加工精度。该类型的轴类零件在关键工序的加工过程之后会对工件进行检测，检测过程中会产生大量的检测数据，该检测数据体现了零件的加工质量，并与零件加工的合格率紧密相关。该类型的轴类零件在几何上呈现出细长轴类零件的特性，并且内部的通孔让其呈现出薄壁件的特性。细长轴类零件本身存在加工刚度差的问题，且加工过程中切削力通常较大使得零件陈述较大的加工变形，从而获得较差的零件表面加工质量，影响到零件最终的合格率。
在全流程加工质量预测与优化决策中，通常的方法是建立基于状态空间法的全流程加工误差流传递模型，并对误差传递模型的各个环节逐一分析，但是，这种传统的方法不仅对全流程加工中各个工序数据的完备性具有很高的要求，而且建立状态空间误差流传递模型对细长轴类薄壁零件在特征描述不清楚，建模过程复杂，计算量大。由于航空航天轴类零件是航空发动机的重要核心部件，且需要与其他零件进行装配，因此，壁厚差BHC、直线度ZXD和跳动TD是影响细长轴的航轴类零件加工的重要指标，传统的航轴质量检测方法中，只对这三种指标逐个测量，分立的评价，且单个测量指标对航轴最终的影响程度值体现在航轴零件生产合格或生产不合格两种结果，这造成了对航轴加工质量检测过程的内在信息的浪费，不利于建立数据为导向的航轴加工质量合格状态预测代理模型。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法，可以实现对航空发动机细长轴类零件全流程加工质量合格状态决策与优化。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法，所述方法包括：S1：对多个轴类零件进行多项指标的检测，并对多项指标的检测值进行分类得到对应的观测状态几何指标；S2：基于影响所述多项指标的加工工序对应的加工余量构建工序调节算子，采用所述工序调节算子修正所述隐马尔科夫模型λ＝(N，Q，π，A，B)中的π、A和B，其中，π为零件加工中的初始加工合格概率，A为状态转移矩阵，B为发射概率矩阵，N为零件最终合格状态的评价数目，Q为所述观测状态几何指标的数目；S3：以所述多项指标的检测值以及对应的观测状态几何指标为输入并以零件最终合格状态为输出对修正后的所述隐马尔科夫模型进行训练得到训练完成的隐马尔科夫模型；S4：以所述多项指标为依据获取影响最终合格状态的关键特征、关键加工工序以及关键加工参数；S5：构建所述多项指标与关键特征、关键加工工序以及关键加工参数的代理模型函数，不断调整所述关键特征、关键加工工序以及关键加工参数以使所述代理模型函数得到的多项指标输入训练完成的隐马尔科夫模型后得出的最终合格状态满足要求。
优选地，所述多项指标为壁厚差、直线度和跳动，步骤S1中所述对多项指标的检测值进行分类具体为：依据所述壁厚差、直线度和跳动的尺寸公差带进行分类。
优选地，所述观测状态几何指标为k1、k2、k3，步骤S1中所述对多项指标的检测值进行分类得到对应的观测状态几何指标具体为：对壁厚差、直线度和跳动，根据各自的尺寸公差带进行分类，其中所述尺寸公差带包括四种类型，也即上偏差、中偏差、下偏差和超差，对所述三种指标按四种类型进行分类，具体的分类规则为：若其中至少2以及以上的指标处于中偏差则归为k1，若其中有至少1个指标为超差的归为k3，其余情况归为k2。
优选地，步骤S3中所述对修正后的所述隐马尔科夫模型进行训练的依据为使得各观测状态几何指标在隐马尔科夫模型的条件下概率p(K|λ)最大，其中：
其中，
T为时间序列值，
为kq在时间序列T下分布。
优选地，所述工序调节算子
为：
其中，aTD-jj为影响跳动的第jj道工序的加工余量，NTD为影响跳动的加工工序集合，aBHC-ii为影响壁厚差的第ii道工序的加工余量，MBHC为影响壁厚差的加工工序集合，DZXD为影响直线度的加工工序集合。
优选地，步骤S2中所述采用所述工序调节算子修正所述隐马尔科夫模型λ＝(N，Q，π，A，B)中的π、A和B具体为：采用所述工序调节算子对所述零件加工中的初始加工合格概率进行修正；采用所述工序调节算子对所述状态转移矩阵中的元素进行修正；采用所述工序调节算子对所述发射概率矩阵中的元素进行修正。
优选地，修正后的初始加工合格概率
为：
其中，
为工序调节算子，
为在时间序列1时刻加工质量合格状态为i下出现在i之前的观测状态几何指标kq的联合概率，
为时间序列1时刻加工质量合格状态为i下出现在i之后的观测状态几何指标kq的联合概率；
修正后的状态转移矩阵的元素
为：
其中，t为时间序列，Tq为当观测状态几何指标为q时所对应的时间序列的最大值，aij为加工质量合格状态i转移到加工质量合格状态j的概率值，
为当在t-1时刻的观测状态几何指标为q时，所对应的加工合格状态为j的概率；
修正后的发射概率矩阵的元素
为：
优选地，步骤S3中还包括对所述多项指标的检测值以及对应的观测状态几何指标进行扩充，具体为获取影响最终合格状态的关键特征、关键加工工序以及关键加工参数，从所述关键特征、关键加工工序以及关键加工参数选取出影响最终合格状态的工序组合，将所述工序组合为输入以对应的多项指标为输出对多层神经网络进行训练完成数据的拟合扩充。
优选地，步骤S5还包括采用遗传算法NSGAIII对所述代理模型函数进行优化。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，本发明提供的轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法具有如下优势：
1.轴类零件具有多道加工工序，通过多相指标来反应加工工序的加工状态，进而可以实现多道加工工序对质量加工影响的全流程规划，更加全面合理。
2.为了适应多道加工工序对加工质量的评估，对常规的隐马尔科夫模型进行改进，采用工序调节算子进行改进，使之与本申请的处理对象更加匹配，更能反应轴类零件的质量加工状态。
3.依据多项指标的尺寸公差带进行分类，得到训练隐马尔科夫的训练参数可以使得训练更加精准，使用少量数据即可实现全局流程的直观反映，极大的降低了工作量。
4.通过构建关于多项指标与关键特征、关键加工工序以及关键加工参数的代理模型函数，使得多道工序来反映质量加工合格状态成为可能。
5.引入NSGA III算法实现对细长轴类零件的参数优化建模，得到满足加工参数经验范围限制下的最优加工参数组合，实现对轴类零件加工质量合格状态的决策优化。
附图说明
图1是轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法的步骤图；
图2是轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
请参阅图1及图2，本发明提供了一种轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法，所述方法包括如下步骤S1～S5。
S1：对多个轴类零件进行多项指标的检测，并对多项指标的检测值进行分类得到对应的观测状态几何指标。
对不同批次的轴类零件进行多项指标的检测，由于航轴零件是航空发动机的重要核心部件，且需要与其他零部件进行装配，因此壁厚差(BHC)、直线度(ZXD)和跳动(TD)是影响细长轴类零件加工的重要指标。本实施例中所述多项指标优选为壁厚差(BHC)、直线度(ZXD)和跳动(TD)。传统的航轴质量检测方法中，只对这三种指标逐个进行测量，分立的进行评价，且三个测量指标对航轴最终的影响程度只体现在航轴零件生产合格或生产不合格两种结果，这造成了对航轴加工质量检测过程内在信息的浪费，不利于建立数据为导向的航轴加工质量合格状态预测代理模型。
本申请结合航轴零件在几何特征与加工特征的特殊性，将航轴的三类指标进行分类与重组，对壁厚差、直线度与跳动这三种指标，根据各自的尺寸公差带进行分类。
所述对多项指标的检测值进行分类具体为：依据所述壁厚差、直线度和跳动的尺寸公差带进行分类。对壁厚差BHC、直线度ZXD与跳动TD这三种指标，根据各自的尺寸公差带，分为上偏差、中偏差、下偏差和超差的四种加工检测指标类型，对航轴的三种指标，每种指标的四种类检测类型，共存在64中航轴零件加工检测指标性能状态组合，将这64中性能状态组合再分成三类，也即三种观测状态几何指标k1、k2、k3。
本实施例中的分类规则如下：若其中至少有2个及以上指标处于中偏差，则属于观测状态几何指标中的第一类，即为k1；若其中只要有一个检测指标处于超差，则属于观测状态几何指标中的第三类，即为k3；剩下的情况属于观测状态几何指标中的第二类，即为k2。这种分类规则，不仅提高了加工现场工人的自检记录效率，而且满足对航轴加工合格状态的评价方法对多项指标的需要。
根据上述分类规则，k1状态共包括9种情况(如下表1所示)，k2状态共有18种情况，k3状态共有37种情况。
表1
根据分类规则，三类检测指标中有任意一种超差，则属于k3，因此，当BHC超时，ZXD与TD的组合共有9种；当ZXD超时，BHC与TD的组合共有9种；当TD超时，BHC与ZXD的组合共有9种。当BHC超和ZXD超时，TD共有3种情况；当BHC超和TD超时，ZXD共有3种情况，当ZD超和TD超时，BHC共有3种情况，当BHC超且ZXD超且TD超时，共包含1种情况，综上，k3状态共包含37种情况。
根据分类规则，所有情况共64种，因此对于k2状态共有18种情况。
S2：基于影响所述多项指标的加工工序对应的加工余量构建工序调节算子，采用所述工序调节算子修正所述隐马尔科夫模型λ＝(N，Q，π，A，B)中的π、A和B，其中，π为零件加工中的初始加工合格概率，A为状态转移矩阵，B为发射概率矩阵，N为零件最终合格状态的评价数目，Q为所述观测状态几何指标的数目。
本申请分别考虑多步工序对壁厚差BHC和跳动TD指标的影响(其中，壁厚差检测过程对应的加工工序共有m步，跳动检测过程对应的加工工序共有n步)，分别记为Step1-TD、Step2-TD、……、Stepm-TD以及Step1-BHC、Step2-BHC、……、Stepn-BHC。根据上述航轴的实际加工与检测情况，对隐马尔科夫模型进行改进。Step1-TD、Step2-TD、……、Stepm-TD工序对航轴零件加工所设置的加工余量分别为
Step1-BHC、Step2-BHC、……、Stepn-BHC工序对航轴零件加工所设置的加工余量为
基于以上加工余量引入工序调节算子，对常规隐马尔科夫方法中的Baum-Welch算法，将细长航轴多工序加工中的工程特点应用在改善后的隐马尔科夫模型中，以建立考虑工序调节算子的细长薄壁航轴零件的隐马尔科夫模型，实现对零件加工合格状态的预测。
隐马尔科夫模型λ＝(N，Q，π，A，B)，其中，N表示航轴零件加工最终合作状态的评价数目，本实施例中N＝3，分别为“零件加工状态良好”、“零件加工状态不合格”、“零件加工状态合格”；Q为所述观测状态几何指标的数目，本实施例中Q＝3，分别表示k1、k2、k3三种观测状态几何指标；π为零件加工中的初始加工合格概率，其为一个初始预设值，表示零件加工中的初始加工合格概率，其为一个列向量，向量中三个元素分别表示在初始状态下，零件加工良好的概率、零件加工状态合格的概率、零件加工不合格的概率，可以根据航轴加工生产线中的实际加工合格率推算得出；A为状态转移矩阵，代表前一时刻的加工合格状态与后一时刻的加工合格状态之间的数量转换关系；B为发射概率矩阵，表示每一时刻下，航轴加工的观测状态几何指标与航轴零件加工合格状态之间的数量转换关系。本申请引入工序调节算子的条件下，使得观测值序列
在隐马尔科夫模型的条件概率p(K|λ)最大，其中，
T为时间序列值，
为kq在时间序列T下分布，q＝1，2，3。
本实施例中，工序调节算子
为：
其中，aTD-jj为影响跳动的第jj道工序的加工余量，NTD为影响跳动的加工工序集合，aBHC-ii为影响壁厚差的第ii道工序的加工余量，MBHC为影响壁厚差的加工工序集合，DZXD为影响直线度的加工工序集合。
所述采用所述工序调节算子修正所述隐马尔科夫模型λ＝(N，Q，π，A，B)中的π、A和B具体为：
采用所述工序调节算子对所述零件加工中的初始加工合格概率进行修正，修正后的初始加工合格概率
为：
其中，
为工序调节算子，
为在时间序列1时刻加工质量合格状态为i下出现在i之前的观测状态几何指标kq的联合概率，
为时间序列1时刻加工质量合格状态为i下出现在i之后的观测状态几何指标kq的联合概率；
采用所述工序调节算子对所述状态转移矩阵中的元素进行修正，修正后的状态转移矩阵的元素
为：
其中，t为时间序列，Tq为当观测状态几何指标为q时所对应的时间序列的最大值，aij为加工质量合格状态i转移到加工质量合格状态j的概率值，
为当在t-1时刻的观测状态几何指标为q时，所对应的加工合格状态为j的概率；
采用所述工序调节算子对所述发射概率矩阵中的元素进行修正，修正后的发射概率矩阵的元素
为：
S3：以所述多项指标的检测值以及对应的观测状态几何指标为输入并以零件最终合格状态为输出对修正后的所述隐马尔科夫模型进行训练得到训练完成的隐马尔科夫模型。
采集加工现场对细长轴类零件的检测数据以及批次合格率数据，运用隐马尔科夫模型在模型学习与解码过程中的两种算法，实现对该批次下的零件加工合格状态预测。运用隐马尔科夫模型对现场采集的检测数据与加工合格状态量完成模型学习与训练后，算法会输出一个基于现场数据的训练后的隐马尔科夫模型λ*。再将其他批次中的现场检测特征数据输入训练后的隐马尔科夫模型λ*，运用隐马尔科夫模型中的解码算法，实现对该批次下的零件加工合格状态预测。
S4：以所述多项指标为依据获取影响最终合格状态的关键特征、关键加工工序以及关键加工参数。
首先对全流程细长轴类零件的加工过程进行工艺分析，完成关键特征提取与关键加工工序分析，并对影响到检测特征数据的关键加工工序中的关键加工参数信息进行分析。针对所研究的对象是细长轴类零件，因此选择的5个关键特征包括一个内孔特征以及四个外圆端面特征。针对关键特征所提取的关键工序信息如下：关于外圆端面的工序共包括五步关键工序(工序W1\工序W2\工序W3\工序W4\工序W5)，关于内孔的工序共包括四步关键工序(工序Q1\工序Q2\工序Q3\工序Q4)，现场测量室中，关注细长轴类零件的以下三个检测指标：壁厚差、直线度和跳动，结合工业现场的机加工与检测过程，对上述三个检测特征数据起到直接影响的关键工序分别为工序W5和工序Q4。对现场加工过程，工序W5中的关键机加工参数共含有三种，分别是W5主轴转速、W5进给速度、W5切深，分别表示为W5N1、W5F1、W5AP1；工序Q4中的关键机加工参数共含有两种，分别是Q4刀杆转速、Q4进给速度，表示为Q4N1，Q4F1。
综上所述，分析细长轴类零件全流程加工工艺，所提取的关键特征有5个：一个内孔特征和四个外圆端面特征，所述提取的关键工序共有九步：关于外圆端面的五步工序(工序W1\工序W2\工序W3\工序W4\工序W5)以及关于内孔的四步工序(工序Q1\工序Q2\工序Q3\工序Q4)。所关注的检测特征指标共有三类：壁厚差、直线度、跳动，分别用BHC、ZXD、TD来表示。与关注检测特征指标直接相关的关键机加工参数共有五种：W5N1、W5F1、W5AP1、Q4N1、Q4F1。后续部分将围绕细长轴类零件加工全流程的关键特征、关键工序、关注检测特征、关键机加工参数，展开零件加工质量预测与加工参数优化的内容。
S5：构建所述多项指标与关键特征、关键加工工序以及关键加工参数的代理模型函数，不断调整所述关键特征、关键加工工序以及关键加工参数以使所述代理模型函数得到的多项指标输入训练完成的隐马尔科夫模型后得出的最终合格状态满足要求。
根据上述对细长轴类零件全流程加工过程的关键特征、关键加工工序、关键加工参数的工艺分析，建立轴类零件的三种检测特征与五种加工参数的代理模型，为为后续零件多加工参数优化决策提供函数模型基础。沿用上述工艺分析中的参数表示符号，所建立的代理模型函数关系如下：
[BHC，ZXD，TD]＝f[W5N1，W5F1，W5AP1，Q4N1，Q4F1]
根据上节中的现场加工工艺分析，W5N1、W5F1、W5AP1、Q4N1、Q4F1均是函数的自变量，而BHC、ZXD、TD均是函数的因变量。为了使得加工检测数据满足加工中零件对加工公差带要求，可以通过动态调整各个参数，以实现加工参数的寻优，使得代理模型所输出的加工检测数据满足后续步骤中隐马尔科夫模型预测零件加工合格状态的要求。
对于加工中采集的五种加工参数与三种检测特征指标存在着复杂的映射关系。从加工现场所得到的多输入多输出数据，无论是影响因素还是结果数据都是不连续的。为了可以使优化决策方法可以在所有可行域上面进行寻优，需要对其相应的影响因素数据和结果数据进行可行域上的拟合与扩充。基于机器学习的神经网络参数可以很好的对具有复杂特征的多输入多输出函数进行拟合，利用多层神经元的学习能力，对可行域进行拟合与扩充。所以，首先对神经网络的多参数目标拟合进行介绍。
神经网络模型的基本原理是：输入信号通过中间节点(隐层点)作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量，网络输出值与期望输出值之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值和隐层节点与输出节点之间的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。最终可以训练出符合多目标参数拟合特征的相关隐藏层权重，使得输入相关影响参数可以得到目标的结果参数。
在实际过程中单个的神经元或者不能拟合太复杂的映射关系，所以需要构建更加复杂的网络来拟合复杂的目标函数使用多层网络有时可以经过更少的迭代训练就能找到很好的收敛关系。多层神经网络是由多个层结构组成的网络系统，它的每一层都是若干个神经元结点构成，该层的任意一个结点都与上一层的每一个结点相连，由他们提供输入，经过计算产生该结点的输出，并作为下层结点的输入。
在机器学习神经网络的训练过程中，需要利用大量的数据对神经元的权重进行更新和训练。当一个样本输入到神经网络的权重矩阵中，最终会得到一个输出参数，将输出参数与目标之间差值的平方称之为损失函数，那么对于神经网络的学习问题就转化为，寻找新的权值，使得这个损失函数最小。在神经网络的模型中，如果隐含层的神经元和层数过多，其结构的复杂度提升，造成的结果是计算其梯度的难度提升。因此需要利用反向传播的算法，对其中的梯度进行计算。反向传播算法是利用了神经网络的结构进行的计算。不一次计算所有参数的梯度，而是从后往前。首先计算输出层的梯度，然后是第二个参数矩阵的梯度，接着是中间层的梯度，再然后是第一个参数矩阵的梯度，最后是输入层的梯度。计算结束以后，所有的参数梯度都会得到。
神经网络具体的算法伪代码如下所示：
输入：训练集
输入：学习率η；
过程：
(1)：在(0-1)范围内随机初始化网络中所有连接权和阈值；
(2)：循环重复：
(3)：对于所有的(xk，yk)∈D；
(4)：根据当前参数和权重值，计算当前样本的输出
(5)：计算输出层神经元的梯度项gj；
(6)：计算隐藏层神经元的梯度项eh；
(7)：根据反向传播公式更新连接权重与阈值；
(8)：直到达到停止条件，结束循环；
(9)：输出具有和训练集相对应的连接权重和阈值的多层神经网络。
通过建立针对细长轴类零件的多参数拟合模型，将关注检测特征指标相关的五个加工参数数据作为神经网络模型的输入，将三个关注检测特征指标作为神经网络模型的输出，通过现场大量加工数据，实现对基于神经网络模型的多参数拟合代理模型的训练。代理模型中，模型训练的函数是针对三个检测指标进行的，可以通过对现场数据的训练，模型的训练过程，可以看作是针对细长轴类零件加工过程中的壁厚差、直线度和跳动分别进行函数拟合的过程，所拟合的隐函数模型可以用fBHC、fZXD和fTD分别进行表示。
对上节中所提出的基于神经网络的多参数拟合代理模型，引入优化策略与算法，实现对加工参数的优化调整。该代理模型中引入的参数优化算法选择为遗传算法NSGAIII。基于多目标优化算法NSGAIII，求解优化模型，得到满足加工参数经验范围限制下的最优加工参数组合。算法输入加工参数，根据现场加工经验与程序单，加工参数存在边界条件约束；算法输出壁厚差、直线度与跳动，并将其作为目标函数。优化算法的整体思路为：在保证五个加工参数达标的情况下，尽量最大限度使得零件加工壁厚差、直线度、跳动满足加工要求。
一般的，多目标求解问题是研究多于一个的目标函数在给定区域上的最优化，成为多目标规划。该类问题的研究目的是在多个目标函数和约束条件的状态下，从决策空间中找到一个最优解。在多目标问题寻优过程中，不能够只侧重单个目标的最优而忽略了其他维度上的约束，需要对其进行复合的选择。在多目标问题的求解过程中，可能会有多个解。在多个解之间的比较过程，是寻找非劣解的过程，即寻找Pareto最优解的过程。传统的多目标优化问题中，主要是将多目标问题转换为单目标问题，主要是通过效用最优化模型、罚模型、约束模型和目标达到法。但是传统的解法主要是侧重于单目标问题的求解与转化，对多目标优化问题需要自定义权重与理想点等，这些参数的获取都较困难。而NSGA-III算法在传统遗传算法的基础上，在种群的选择过程中基于多目标的多维超平面参考点，对遗传变异中的子代进行选择。
根据细长轴类零件加工全流程过程代理模型的分析，结合加工检测车间对三个检测指标的要求，对细长轴类零件的多加工参数优化建立模型：
上述优化过程中，函数fBHC、函数fZXD和函数fYD均是通过以上代理模型拟合得到的，将作为自变量的加工参数的范围，是考虑现场加工经验与现场加工程度得到的综合结果，其中W5N1与Q4N1的单位均是r/min，W5F1的单位是mm/r、W5AP1的单位是mm、Q4F1的单位是m/r。三个检测特征数据的单位均是mm。参数quanlification表示经过三个检测指标后的合格状态参数。
因此，本申请采用的是遗传算法NSGA-III方法，将问题空间的决策变量通过一定的编码方法转换成遗传空间中的个体，将目标函数转化成为一定的适应值，这个适应值将作为评价个体优劣特性的依据。通过将决策变量以遗传编码的形式，表示遗传空间中的个体；将目标函数值表示为适应值，以此表示评价个体优劣的依据。在该算法中涉及到三个算子，分别表示选择算子、交叉算子和变异算子，这三个算子模拟了种群遗传和变异产生后代。其中选择算子反映适应度，通过个体在种群中的适应值对个体的交配池选择进行选择。交叉算子是模拟种群产生个体的过程，将染色体完成下一代的过程理解成为编码的序列。在完成对关键加工参数的优化调整后，将零件加工过程关键检测数据输入上述隐马尔科夫模型中，实现对加工质量合格状态的决策优化。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：对多个轴类零件进行多项指标的检测，并对多项指标的检测值进行分类得到对应的观测状态几何指标；
S2：基于影响所述多项指标的加工工序对应的加工余量构建工序调节算子，采用所述工序调节算子修正隐马尔科夫模型λ＝(N，Q，π，A，B)中的π、A和B，其中，π为零件加工中的初始加工合格概率，A为状态转移矩阵，B为发射概率矩阵，N为零件最终合格状态的评价数目，Q为所述观测状态几何指标的数目；
S3：以所述多项指标的检测值以及对应的观测状态几何指标为输入并以零件最终合格状态为输出对修正后的所述隐马尔科夫模型进行训练得到训练完成的隐马尔科夫模型；
S4：以所述多项指标为依据获取影响最终合格状态的关键特征、关键加工工序以及关键加工参数；
S5：构建所述多项指标与关键特征、关键加工工序以及关键加工参数的代理模型函数，不断调整所述关键特征、关键加工工序以及关键加工参数，以使所述代理模型函数得到的多项指标输入训练完成的隐马尔科夫模型后得出的最终合格状态满足要求。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多项指标为壁厚差、直线度和跳动，步骤S1中所述对多项指标的检测值进行分类具体为：依据所述壁厚差、直线度和跳动的尺寸公差带进行分类。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述观测状态几何指标为k1、k2、k3，步骤S1中所述对多项指标的检测值进行分类得到对应的观测状态几何指标具体为：
对壁厚差、直线度和跳动，根据各自的尺寸公差带进行分类，其中所述尺寸公差带包括四种类型，也即上偏差、中偏差、下偏差和超差，对所述三种指标按四种类型进行分类，具体的分类规则为：若其中至少2以及以上的指标处于中偏差则归为k1，若其中有至少1个指标为超差的归为k3，其余情况归为k2。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中所述对修正后的所述隐马尔科夫模型进行训练的依据为使得各观测状态几何指标在隐马尔科夫模型的条件下概率p(K|λ)最大，其中：
其中，
T为时间序列值，
为kq在时间序列T下分布。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工序调节算子
为：
其中，aTD-jj为影响跳动的第jj道工序的加工余量，NTD为影响跳动的加工工序集合，aBHC-ii为影响壁厚差的第ii道工序的加工余量，MBHC为影响壁厚差的加工工序集合，DZXD为影响直线度的加工工序集合。
6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，步骤S2中所述采用所述工序调节算子修正所述隐马尔科夫模型λ＝(N，Q，π，A，B)中的π、A和B具体为：
采用所述工序调节算子对所述零件加工中的初始加工合格概率进行修正；
采用所述工序调节算子对所述状态转移矩阵中的元素进行修正；
采用所述工序调节算子对所述发射概率矩阵中的元素进行修正。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，修正后的初始加工合格概率
为：
其中，
为工序调节算子，
为在时间序列1时刻加工质量合格状态为i下出现在i之前的观测状态几何指标kq的联合概率，
为时间序列1时刻加工质量合格状态为i下出现在i之后的观测状态几何指标kq的联合概率；
修止后的状态转移矩阵的元素
为：
其中，t为时间序列，Tq为当观测状态几何指标为q时所对应的时间序列的最大值，aij为加工质量合格状态i转移到加工质量合格状态j的概率值，
为当在t-1时刻的观测状态几何指标为q时，所对应的加工合格状态为j的概率；
修正后的发射概率矩阵的元素
为：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中还包括对所述多项指标的检测值以及对应的观测状态几何指标进行扩充，具体为获取影响最终合格状态的关键特征、关键加工工序以及关键加工参数，从所述关键特征、关键加工工序以及关键加工参数选取出影响最终合格状态的工序组合，将所述工序组合为输入以对应的多项指标为输出对多层神经网络进行训练完成数据的拟合扩充。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5还包括采用遗传算法NSGAIII对所述代理模型函数进行优化。
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