CN117707051A - 一种具备自主学习能力的云制造支撑方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种具备自主学习能力的云制造支撑方法，属于智能制造技术领域，本发明中根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的传感距离数据集，从而根据传感距离数据集，计算质量系数，通过质量系数量化出该机床的加工质量，通过质量系数分配标签值，实现自动为自主学习模型分配标签值，解决现有技术中需要人工根据质量情况分配标签值的问题，再根据加工传感数据、传感距离数据集和标签值进行学习，一方面利用原始的加工传感数据，另一方面利用能体现质量差距的传感距离数据集，提高自主学习模型的学习精度，本发明能输出机床加工质量的具体等级值，具备自主的精细化的机床加工质量评估。
Description
技术领域
本发明涉及智能制造技术领域，具体涉及一种具备自主学习能力的云制造支撑方法。
背景技术
在机床工作过程中，需要设置多种传感器，例如位移传感器用来测量机床零件的位移和偏移量、速度传感器用来测量机床零件的速度、力传感器用来测量机床零件的受力情况，各种传感器采集多项传感数据，并上传至云端，通过机器学习或深度学习技术，对各项传感数据进行监测，保障机床工作过程的正常运行，对生产过程进行技术支撑。
现有的云制造支撑方法通过设置阈值的方式，将超过阈值的传感数据归类为异常数据，从而找出加工质量差的零件，这种方式仅适用于粗略评估零件的加工质量，无法做到精细化评估。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种具备自主学习能力的云制造支撑方法解决了现有的云制造支撑方法无法做到精细化评估零件的加工质量的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种具备自主学习能力的云制造支撑方法，包括以下步骤：
S1、将每张机床的加工传感数据上传至云端服务器；
S2、在云端服务器中根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的传感距离数据集；
S3、根据每张机床的传感距离数据集，计算质量系数；
S4、根据质量系数，对每张机床的加工传感数据和传感距离数据集赋予标签值；
S5、采用自主学习模型对每张机床的加工传感数据、传感距离数据集和标签值进行学习，得到优化自主学习模型；
S6、根据优化自主学习模型对机床加工质量进行评估。
本发明的有益效果为：本发明中根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的传感距离数据集，从而根据传感距离数据集，计算质量系数，通过质量系数量化出该机床的加工质量，通过质量系数分配标签值，实现自动为自主学习模型分配标签值，解决现有技术中需要人工根据质量情况分配标签值的问题，进一步提高系统的智能化，再根据加工传感数据、传感距离数据集和标签值进行学习，一方面利用原始的加工传感数据，另一方面利用能体现质量差距的传感距离数据集，提高自主学习模型的学习精度，充分利用数据量，提高自主学习模型质量评估的精度，相比于现有的设置阈值的方式，本发明能输出机床加工质量的具体等级值，具备自主的精细化的机床加工质量评估。
进一步地，所述S2包括以下分步骤：
S21、在云端服务器中根据每张机床的加工传感数据，提取多个传感数据特征，构建每张机床的数据特征集；
S22、取各张机床的数据特征集中同一个传感数据特征，计算传感数据特征均值，构建整体机床的数据特征均值集；
S23、根据每张机床的数据特征集与整体机床的数据特征均值集的差距，构建每张机床的传感距离数据集。
进一步地，所述S21中每张机床的数据特征集为：X={C1,c , C2,b , C3,max ,C4,min}，其中，X为每张机床的数据特征集，C1,c为第1个传感数据特征，第1个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的均值，C2,b为第2个传感数据特征，第2个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的分布值，C3,max为第3个传感数据特征，第3个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的最大值，C4,min为第4个传感数据特征，第4个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的最小值；
所述第2个传感数据特征C2,b的计算公式为：
，
其中，exp为以自然常数为底的指数函数，Ci为机床的第i个加工传感数据，N为加工传感数据的数量，i为正整数。
进一步地，所述S22中整体机床的数据特征均值集中包含4个元素，第1个元素为各张机床的数据特征集中第1个传感数据特征的均值，第2个元素为各张机床的数据特征集中第2个传感数据特征的均值，第3个元素为各张机床的数据特征集中第3个传感数据特征的均值，第4个元素为各张机床的数据特征集中第4个传感数据特征的均值；
所述S23中每张机床的传感距离数据集包含4个元素，第1个元素为第1个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第1个元素的差值，第2个元素为第2个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第2个元素的差值，第3个元素为第3个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第3个元素的差值，第4个元素为第4个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第4个元素的差值。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中先根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的数据特征集，根据各个机床的数据特征集中同一个传感数据特征，计算出均值，从而构建出能体现整体质量差距的传感距离数据集。
在工业加工过程中，存在多个相同的机床进行同一种零件的加工，本发明获取同种传感器的传感数据，从而得到每张机床的数据特征集，再计算出均值，通过同一个传感数据特征与均值的距离，得到数据特征差值，体现出质量差距情况。
进一步地，所述S3中计算质量系数的公式为：
，
其中，g为质量系数，dj为传感距离数据集中第j个元素，exp为以自然常数为底的指数函数，j为正整数，arccot为反余切函数。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中dj越大，意味该数据与均值相差越远，因此，质量系数越小，质量越差。
进一步地，所述S4包括以下分步骤：
S41、将质量系数大于质量阈值对应的机床的加工传感数据和传感距离数据集设置为合格标签值；
S42、将质量系数小于等于质量阈值对应的机床的加工传感数据和传感距离数据集设置为不合格标签值。
进一步地，所述S41中合格标签值的计算公式为：，所述S42中不合格标签值的计算公式为：/>，其中，y1为合格标签值，y2为不合格标签值，e为自然常数，g为质量系数，H为固定值，ln为对数函数，/>为取整运算。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明在分配标签值时，利用了不同的函数，在本身质量系数有区别的基础上，设置指数函数和对数函数分别计算不同类别的标签值，进一步地凸显合格和不合格的区别，使得自主学习模型在学习后，输出的机床加工质量的具体等级值能显著体现各机床加工质量上的不同。
进一步地，所述S5中自主学习模型包括：第一输入层、第一隐藏层、第一输出层、第二输入层、第二隐藏层和第二输出层；
所述第一输入层用于输入每张机床的加工传感数据，其输出端与第一隐藏层的输入端连接；所述第一输出层的输入端与第一隐藏层的输出端连接；所述第一输出层的设置4个输出节点，输出4个质量特征值；所述第二输入层用于输入4个质量特征值和传感距离数据集，其输出端与第二隐藏层的输入端连接；所述第二输出层的输入端与第二隐藏层的输出端连接，其输出端作为自主学习模型的输出端。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中设置第一输入层、第一隐藏层和第一输出层提取原始的加工传感数据的数据特征，在第二输入层时，将第一输出层的输出和传感距离数据集输入，实现充分利用数据量，提高自主学习模型的学习精度。
进一步地，所述S5中自主学习模型学习时的损失函数为：
，
其中，Ln为第n次学习时的损失值，yn为第n次学习时自主学习模型的输出，yn,o为第n次学习时的标签值，γ为训练增强系数。
进一步地，所述训练增强系数γ的计算公式为：
，
其中，e为自然常数。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中设置训练增强系数增强自主学习模型的学习能力，在yn与yn,o差距大时，能增大损失值，提高自主学习模型中权重和偏置的下降幅度，减少强自主学习模型的学习时间。
附图说明
图1为一种具备自主学习能力的云制造支撑方法的流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种具备自主学习能力的云制造支撑方法，包括以下步骤：
S1、将每张机床的加工传感数据上传至云端服务器；
S2、在云端服务器中根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的传感距离数据集；
S3、根据每张机床的传感距离数据集，计算质量系数；
S4、根据质量系数，对每张机床的加工传感数据和传感距离数据集赋予标签值；
S5、采用自主学习模型对每张机床的加工传感数据、传感距离数据集和标签值进行学习，得到优化自主学习模型；
S6、根据优化自主学习模型对机床加工质量进行评估。
本发明的方法适应于同种的加工传感数据，例如：速度传感数据或力传感数据等。
所述S2包括以下分步骤：
S21、在云端服务器中根据每张机床的加工传感数据，提取多个传感数据特征，构建每张机床的数据特征集；
S22、取各张机床的数据特征集中同一个传感数据特征，计算传感数据特征均值，构建整体机床的数据特征均值集；
S23、根据每张机床的数据特征集与整体机床的数据特征均值集的差距，构建每张机床的传感距离数据集。
所述S21中每张机床的数据特征集为：X={C1,c , C2,b , C3,max , C4,min}，其中，X为每张机床的数据特征集，C1,c为第1个传感数据特征，第1个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的均值，C2,b为第2个传感数据特征，第2个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的分布值，C3,max为第3个传感数据特征，第3个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的最大值，C4,min为第4个传感数据特征，第4个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的最小值；
所述第2个传感数据特征C2,b的计算公式为：
，
其中，exp为以自然常数为底的指数函数，Ci为机床的第i个加工传感数据，N为加工传感数据的数量，i为正整数。
所述S22中整体机床的数据特征均值集中包含4个元素，第1个元素为各张机床的数据特征集中第1个传感数据特征的均值，第2个元素为各张机床的数据特征集中第2个传感数据特征的均值，第3个元素为各张机床的数据特征集中第3个传感数据特征的均值，第4个元素为各张机床的数据特征集中第4个传感数据特征的均值；
所述S23中每张机床的传感距离数据集包含4个元素，第1个元素为第1个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第1个元素的差值，第2个元素为第2个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第2个元素的差值，第3个元素为第3个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第3个元素的差值，第4个元素为第4个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第4个元素的差值。
本发明中先根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的数据特征集，根据各个机床的数据特征集中同一个传感数据特征，计算出均值，从而构建出能体现整体质量差距的传感距离数据集。
在工业加工过程中，存在多个相同的机床进行同一种零件的加工，本发明获取同种传感器的传感数据，从而得到每张机床的数据特征集，再计算出均值，通过同一个传感数据特征与均值的距离，得到数据特征差值，体现出质量差距情况。
所述S3中计算质量系数的公式为：
，
其中，g为质量系数，dj为传感距离数据集中第j个元素，exp为以自然常数为底的指数函数，j为正整数，arccot为反余切函数。
本发明中dj越大，意味该数据与均值相差越远，因此，质量系数越小，质量越差。
所述S4包括以下分步骤：
S41、将质量系数大于质量阈值对应的机床的加工传感数据和传感距离数据集设置为合格标签值；
S42、将质量系数小于等于质量阈值对应的机床的加工传感数据和传感距离数据集设置为不合格标签值。
所述S41中合格标签值的计算公式为：，所述S42中不合格标签值的计算公式为：/>，其中，y1为合格标签值，y2为不合格标签值，e为自然常数，g为质量系数，H为固定值，ln为对数函数，/>为取整运算。
本发明在分配标签值时，利用了不同的函数，在本身质量系数有区别的基础上，设置指数函数和对数函数分别计算不同类别的标签值，进一步地凸显合格和不合格的区别，使得自主学习模型在学习后，输出的机床加工质量的具体等级值能显著体现各机床加工质量上的不同。
所述S5中自主学习模型包括：第一输入层、第一隐藏层、第一输出层、第二输入层、第二隐藏层和第二输出层；
所述第一输入层用于输入每张机床的加工传感数据，其输出端与第一隐藏层的输入端连接；所述第一输出层的输入端与第一隐藏层的输出端连接；所述第一输出层的设置4个输出节点，输出4个质量特征值；所述第二输入层用于输入4个质量特征值和传感距离数据集，其输出端与第二隐藏层的输入端连接；所述第二输出层的输入端与第二隐藏层的输出端连接，其输出端作为自主学习模型的输出端。
在本实施例中，隐藏层和输出层的激活函数可选择sigmoid和tanh激活函数。
在本实施例中，第一输出层的设置4个输出节点，因此，第一输入层、第一隐藏层和第一输出层相当于是从加工传感数据提取了4个特征值。
本发明中设置第一输入层、第一隐藏层和第一输出层提取原始的加工传感数据的数据特征，在第二输入层时，将第一输出层的输出和传感距离数据集输入，实现充分利用数据量，提高自主学习模型的学习精度。
所述S5中自主学习模型学习时的损失函数为：
，
其中，Ln为第n次学习时的损失值，yn为第n次学习时自主学习模型的输出，yn,o为第n次学习时的标签值，γ为训练增强系数。
所述训练增强系数γ的计算公式为：
，
其中，e为自然常数。
本发明中设置训练增强系数增强自主学习模型的学习能力，在yn与yn,o差距大时，能增大损失值，提高自主学习模型中权重和偏置的下降幅度，减少强自主学习模型的学习时间。
本发明中根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的传感距离数据集，从而根据传感距离数据集，计算质量系数，通过质量系数量化出该机床的加工质量，通过质量系数分配标签值，实现自动为自主学习模型分配标签值，解决现有技术中需要人工根据质量情况分配标签值的问题，进一步提高系统的智能化，再根据加工传感数据、传感距离数据集和标签值进行学习，一方面利用原始的加工传感数据，另一方面利用能体现质量差距的传感距离数据集，提高自主学习模型的学习精度，充分利用数据量，提高自主学习模型质量评估的精度，相比于现有的设置阈值的方式，本发明能输出机床加工质量的具体等级值，具备自主的精细化的机床加工质量评估。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将每张机床的加工传感数据上传至云端服务器；
S2、在云端服务器中根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的传感距离数据集；
S3、根据每张机床的传感距离数据集，计算质量系数；
S4、根据质量系数，对每张机床的加工传感数据和传感距离数据集赋予标签值；
S5、采用自主学习模型对每张机床的加工传感数据、传感距离数据集和标签值进行学习，得到优化自主学习模型；
S6、根据优化自主学习模型对机床加工质量进行评估。
2.根据权利要求1所述的具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，所述S2包括以下分步骤：
S21、在云端服务器中根据每张机床的加工传感数据，提取多个传感数据特征，构建每张机床的数据特征集；
S22、取各张机床的数据特征集中同一个传感数据特征，计算传感数据特征均值，构建整体机床的数据特征均值集；
S23、根据每张机床的数据特征集与整体机床的数据特征均值集的差距，构建每张机床的传感距离数据集。
3.根据权利要求2所述的具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，所述S21中每张机床的数据特征集为：X={C1,c , C2,b , C3,max , C4,min}，其中，X为每张机床的数据特征集，C1,c为第1个传感数据特征，第1个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的均值，C2,b为第2个传感数据特征，第2个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的分布值，C3,max为第3个传感数据特征，第3个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的最大值，C4,min为第4个传感数据特征，第4个传感数据特征代表每张机床的加工传感数据的最小值；
所述第2个传感数据特征C2,b的计算公式为：
，
其中，exp为以自然常数为底的指数函数，Ci为机床的第i个加工传感数据，N为加工传感数据的数量，i为正整数。
4.根据权利要求3所述的具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，所述S22中整体机床的数据特征均值集中包含4个元素，第1个元素为各张机床的数据特征集中第1个传感数据特征的均值，第2个元素为各张机床的数据特征集中第2个传感数据特征的均值，第3个元素为各张机床的数据特征集中第3个传感数据特征的均值，第4个元素为各张机床的数据特征集中第4个传感数据特征的均值；
所述S23中每张机床的传感距离数据集包含4个元素，第1个元素为第1个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第1个元素的差值，第2个元素为第2个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第2个元素的差值，第3个元素为第3个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第3个元素的差值，第4个元素为第4个传感数据特征与整体机床的数据特征均值集中第4个元素的差值。
5.根据权利要求1所述的具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，所述S3中计算质量系数的公式为：
，
其中，g为质量系数，dj为传感距离数据集中第j个元素，exp为以自然常数为底的指数函数，j为正整数，arccot为反余切函数。
6.根据权利要求1所述的具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，所述S4包括以下分步骤：
S41、将质量系数大于质量阈值对应的机床的加工传感数据和传感距离数据集设置为合格标签值；
S42、将质量系数小于等于质量阈值对应的机床的加工传感数据和传感距离数据集设置为不合格标签值。
7.根据权利要求6所述的具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，所述S41中合格标签值的计算公式为：，所述S42中不合格标签值的计算公式为：，其中，y1为合格标签值，y2为不合格标签值，e为自然常数，g为质量系数，H为固定值，ln为对数函数，/>为取整运算。
8.根据权利要求1所述的具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，所述S5中自主学习模型包括：第一输入层、第一隐藏层、第一输出层、第二输入层、第二隐藏层和第二输出层；
所述第一输入层用于输入每张机床的加工传感数据，其输出端与第一隐藏层的输入端连接；所述第一输出层的输入端与第一隐藏层的输出端连接；所述第一输出层的设置4个输出节点，输出4个质量特征值；所述第二输入层用于输入4个质量特征值和传感距离数据集，其输出端与第二隐藏层的输入端连接；所述第二输出层的输入端与第二隐藏层的输出端连接，其输出端作为自主学习模型的输出端。
9.根据权利要求1所述的具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，所述S5中自主学习模型学习时的损失函数为：
，
其中，Ln为第n次学习时的损失值，yn为第n次学习时自主学习模型的输出，yn,o为第n次学习时的标签值，γ为训练增强系数。
10.根据权利要求9所述的具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，所述训练增强系数γ的计算公式为：
，
其中，e为自然常数。
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