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面向注塑产品工艺缺陷的知识图谱构建方法及应用

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 577-585页

作者：葛睿夫任志刚林江豪林越高祖标广东工业大学自动化学院粤港澳离散制造智能化联合实验室广东广州510006

针对现有注塑产品缺陷故障原因排查与定位依靠专家人工诊断效率低、成本高昂等不足,本文提出了一种面向注塑产品缺陷的知识图谱构建方法及其应用,目的在于将专家知识采用知识图谱进行表示,利用基于知识图谱的垂直检索技术,解决故障排查... 详细信息

针对现有注塑产品缺陷故障原因排查与定位依靠专家人工诊断效率低、成本高昂等不足,本文提出了一种面向注塑产品缺陷的知识图谱构建方法及其应用,目的在于将专家知识采用知识图谱进行表示,利用基于知识图谱的垂直检索技术,解决故障排查和定位困难的问题.首先,文章基于多源异构的故障解决方案文本构建语料库,并构建知识本体模型.其次,采用面向非结构化文本的知识抽取模型,将产品缺陷的相关专家知识从原始语料中自动抽取出来.最后,利用Neo4j图数据库实现知识存储及可视化知识图谱的构建.在所构建的知识图谱中,探索并实现了知识智能搜索、故障诊断及工艺卡解析等应用,展示了知识图谱技术在注塑领域的良好应用前景.

关键词：知识图谱本体模型知识抽取专家知识故障诊断

面向注塑产品工艺缺陷的知识图谱构建方法及应用

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控制理论与应用 2023年

作者：葛睿夫任志刚林江豪林越高祖标广东工业大学自动化学院粤港澳离散制造智能化联合实验室

针对现有注塑产品缺陷故障原因排查与定位依靠专家人工诊断效率低、成本高昂等不足,本文提出了一种面向注塑产品缺陷的知识图谱构建方法及其应用,目的在于将专家知识采用知识图谱进行表示,利用基于知识图谱的垂直检索技术,解决故障排查和定位困难的问题.首先,基于多源异构的故障解决方案文本构建语料库,并构建知识本体模型.其次,采用面向非结构化文本的知识抽取模型,将产品缺陷的相关专家知识从原始语料中自动抽取出来.最后,利用Neo4j图数据库实现知识存储及可视化知识图谱的构建.在所构建的知识图谱中,探索并实现了知识智能搜索、故障诊断及工艺卡解析等应用,展示了知识图谱技术在注塑领域的良好应用前景.

关键词：知识图谱本体模型知识抽取专家知识故障诊断

基于加权核范数和L_(2,1)范数的最优均值线性分类器

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电子与信息学报 2022年第5期44卷 1602-1609页

作者：曾德宇梁泽逍吴宗泽广东工业大学自动化学院广州510006 广东工业大学粤港澳离散制造智能化联合实验室广州510006

缺陷检测是智能制造系统的一个重要的环节。在采用传统机器学习算法进行缺陷分类的时候,通常会遇到数据噪声干扰,降低算法对缺陷类别的预测精度。尽管近几年提出了如鲁棒线性判别分析(RLDA)等强大的算法用于解决数据受稀疏噪声干扰的分... 详细信息

缺陷检测是智能制造系统的一个重要的环节。在采用传统机器学习算法进行缺陷分类的时候,通常会遇到数据噪声干扰,降低算法对缺陷类别的预测精度。尽管近几年提出了如鲁棒线性判别分析(RLDA)等强大的算法用于解决数据受稀疏噪声干扰的分类问题,但仍存在一些缺点限制其应用性能。该文提出一种新的基于线性判别分析的最优均值鲁棒线性分类模型(OMRLSA)。不同于以往应对噪声数据的分类方法忽略稀疏噪声具有的拉普拉斯分布特性对数据均值的影响,该文所提出的最优均值鲁棒线性分类模型会自动更新数据的最优均值,从而保证数据的统计特性不会受到噪声的干扰。此外,随后的损失函数中首次在鲁棒分类模型中引入了关于正则化和误差测量的联合L_(2,1)范数最小化和秩压缩的加权核范数最小化方法,从而提高算法的鲁棒性。在具有不同比例损坏的标准数据集上的实验结果说明了该文方法的优越性。

关键词：缺陷检测缺陷分类鲁棒线性分类器低秩恢复

面向注塑工艺过程中的注射速度最优操纵混合优化控制方法

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电子与信息学报 2022年第5期44卷 1664-1673页

作者：任志刚吴国燊吴宗泽广东工业大学自动化学院广州510006 广东工业大学粤港澳离散制造智能化联合实验室广州510006

在注塑工艺过程中,注射速度控制是其重要环节之一,实现注射速度的快速可靠优化控制对于注塑产品的高效生产具有重要意义。该文针对一类典型的注塑装备中的伺服电机驱动恒泵液压系统,研究了注塑机工作过程中的注射速度最优跟踪控制问题,... 详细信息

在注塑工艺过程中,注射速度控制是其重要环节之一,实现注射速度的快速可靠优化控制对于注塑产品的高效生产具有重要意义。该文针对一类典型的注塑装备中的伺服电机驱动恒泵液压系统,研究了注塑机工作过程中的注射速度最优跟踪控制问题,提出一种高效的基于控制参数化与粒子群优化相结合的混合智能优化控制方法,分别设计实现了开环最优控制器和状态反馈最优控制器,将控制器设计问题转化为一序列最优参数选择问题,实现了在给定时间内对所期望的注射速度跟踪控制的高效求解。最后通过实验仿真结果验证了所提出的混合优化控制算法对于求解注塑工艺过程中注射速度的动态优化问题的可行性和有效性。

关键词：工业过程控制参数化优化控制粒子群优化注塑成型

基于控制参数化的注塑工业过程最优反馈控制方法

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控制理论与应用 2022年第11期39卷 2125-2136页

作者：任志刚吴宗泽谢胜利广东工业大学自动化学院粤港澳离散制造智能化联合实验室广东广州510006 深圳大学机电与控制学院广东深圳518052

本文针对一类典型的注塑工业过程系统,研究了注塑填充过程中产生的熔体流动速度最优跟踪控制问题,提出了一种基于控制参数化的计算最优反馈控制器设计方法以实现注塑过程中熔融聚合物流动前沿位移的最优跟踪控制,进而达到改善注塑零件... 详细信息

本文针对一类典型的注塑工业过程系统,研究了注塑填充过程中产生的熔体流动速度最优跟踪控制问题,提出了一种基于控制参数化的计算最优反馈控制器设计方法以实现注塑过程中熔融聚合物流动前沿位移的最优跟踪控制,进而达到改善注塑零件性能的高效生产目标.首先,面向注塑工艺复杂生产过程建立了动态过程系统数学模型,提出了注塑机内部熔融聚合物流动前沿位置的动态最优跟踪控制问题;其次,设计了一种多级反馈控制律,通过控制参数化方法将控制反馈核进行了参数化表示,将控制器设计问题转化为一序列最优参数决策问题;然后,通过状态灵敏度方程分析方法,求解出了目标函数及约束条件关于决策变量参数梯度信息的显式表达式,并基于所提供的梯度信息结合序列二次规划算法进行了高效优化迭代求解;最后,通过实验仿真验证了本文所提出的最优反馈控制器设计方法的可行性和有效性.

关键词：工业过程控制参数化最优控制状态反馈注塑成型

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基于宽度学习的注塑产品质量预测方法

电子与信息学报 2022年第5期44卷 1581-1590页

作者：林江豪吴宗泽李嘉俊谢胜利广东工业大学自动化学院广州510006 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广州510006 广东工业大学粤港澳离散制造智能化联合实验室广州510006

在注塑成型工业中,产品质量自动监测一直是注塑工业智能化发展的核心问题。高品质和大规模的产品质量数据采集成本高昂,导致数据样本量少、不同类别样本数据不平衡,为注塑产品质量预测提出了更高的挑战。为此,该文提出一种基于宽度学习... 详细信息

在注塑成型工业中,产品质量自动监测一直是注塑工业智能化发展的核心问题。高品质和大规模的产品质量数据采集成本高昂,导致数据样本量少、不同类别样本数据不平衡,为注塑产品质量预测提出了更高的挑战。为此,该文提出一种基于宽度学习方法的注塑产品质量预测模型,以产品的3维尺寸为预测目标,在普通的宽度学习系统(BLS)中加入最小p范数来改进得到模型p范数宽度学习系统(pN-BLS),解决小样本和不平衡数据的问题,提高模型对离群点的检测性能。在第4届工业大数据竞赛任务2《注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化》数据集中,将192个参数特征与预测目标进行相关分析,提取相关性高的基础特征17个,衍生特征4个和调机参数2个作为模型的输入。将16600条数据平均分为训练集和测试集各8300条,与支持向量机(SVM)、最近邻算法(KNN)、多层感知机(MLP)和BLS进行对比实验,实验结果显示pN-BLS具有更快速和更准确的预测效果。在实际缺陷检测应用中,pN-BLS能更准确地预测异常数据,具有更高的鲁棒性。

关键词：注塑成型产品质量预测宽度学习系统最小p范数

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基于正交约束的广义可分离非负矩阵分解

计算机工程 2022年

作者：陈君航杨祖元刘名扬李陵江广东工业大学广东省物联网信息技术重点实验室自动化学院粤港澳离散制造智能化联合实验室智能检测与制造物联教育部重点实验室

可分NMF是通过抽取数据集中的部分样本或关键主题来表示整个数据集的一种特殊NMF方法。GSNMF方法是由可分NMF推广而成的算法，可以同时取到数据集中的关键样本和关键主题两类特征使分解结果更具有可解释性。但在处理某些数据集时，由于...

可分NMF是通过抽取数据集中的部分样本或关键主题来表示整个数据集的一种特殊NMF方法。GSNMF方法是由可分NMF推广而成的算法，可以同时取到数据集中的关键样本和关键主题两类特征使分解结果更具有可解释性。但在处理某些数据集时，由于选择方法的缺陷，会使得GSNMF方法只单独选择行或列的特征，从而失去这种可解释性的优点。为此，本文引入正交约束来修正了GSNMF的选取结果，获得了OGSNMF方法。OGSNMF利用非负特性以及正交约束的特点，限制迭代过程中的关于行和列的迭代矩阵，确保获同时取到行和列的特征，并获取到更加精确彻底的分解结果。为了验证方法的有效性，引入相对近似误差作为实验指标，结合分解结果的r秩在行与列上的分配，作为实验评判标准。通过实验结果对比，OGSNMF在处理数据集时，相比原有方法，不仅在相对近似误差上提升了1%～3%，说明在分解过程中损失的信息更少，而且确保了能获取到行和列的特征，获取了更具有可解释性的分解结果。说明OGSNMF确实能弥补GSNMF的缺陷，并拥有较好的分解结果。

关键词：

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基于正交约束的广义可分离非负矩阵分解算法

计算机工程 2023年第8期49卷 46-53页

作者：陈君航杨祖元刘名扬李陵江广东工业大学自动化学院广东省物联网信息技术重点实验室广州510006 粤港澳离散制造智能化联合实验室广州510006 智能检测与制造物联教育部重点实验室广州510006

可分离非负矩阵分解(NMF)是通过抽取数据集中的部分样本或关键主题来表示整个数据集的一种特殊NMF方法。广义可分离非负矩阵分解(GSNMF)算法是由可分离NMF扩展的算法,可以同时得到数据集中的关键样本和关键主题两类特征,使分解结果更具... 详细信息

可分离非负矩阵分解(NMF)是通过抽取数据集中的部分样本或关键主题来表示整个数据集的一种特殊NMF方法。广义可分离非负矩阵分解(GSNMF)算法是由可分离NMF扩展的算法,可以同时得到数据集中的关键样本和关键主题两类特征,使分解结果更具有可解释性,但在处理某些数据集时由于选择方法存在的缺陷,GSNMF算法只能单独选择行或列的特征,从而失去可解释性的优点。为此,引入正交约束来修正GSNMF算法的选取结果,提出一种基于正交约束的广义可分离非负矩阵分解(OGSNMF)算法,利用非负特性及正交约束的特点,限制迭代过程中关于行和列的迭代矩阵,确保得到行和列的特征,并获取更加精确的分解结果。在此基础上,引入相对近似误差作为实验指标,结合分解结果的秩在行与列上的分配作为实验评判标准。实验结果表明,与原有算法相比,OGSNMF算法在处理数据集时,相对近似误差提高了1~3个百分点,说明在分解过程中损失的信息更少,确保能够获取到行和列的特征,得到更具有可解释性的分解结果。

关键词：降维非负矩阵分解广义可分离非负矩阵分解正交约束数据表示

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面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法

自动化学报 2023年第5期49卷 1062-1072页

作者：解元邹涛孙为军谢胜利广州大学机械与电气工程学院广州510006 物联网智能信息处理与系统集成教育部重点实验室广州510006 广东省物联网信息技术重点实验室广州510006 智能检测与制造物联教育部重点实验室广州510006 基于物联网技术的离散制造智能化学科创新引智基地广州510006 粤港澳离散制造智能化联合实验室广州510006

卷积混叠环境下的盲源分离(Blind source separation, BSS)是一个极具挑战性和实际意义的问题.本文在独立分量分析框架下,建立非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF)模型,设计新的优化目标函数,通过严格的数学理论推导,... 详细信息

卷积混叠环境下的盲源分离(Blind source separation, BSS)是一个极具挑战性和实际意义的问题.本文在独立分量分析框架下,建立非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF)模型,设计新的优化目标函数,通过严格的数学理论推导,得到新的模型参数更新规则;并对解混叠矩阵进行标准化处理,避免幅度歧义性问题;在源信号的重构阶段,通过实时更新非负矩阵分解模型参数,避免源信号的排序歧义性问题.实验结果验证了所提算法在分离中英文语音混叠信号、音乐混叠信号时的有效性和优越性.

关键词：盲源分离卷积混叠独立分量分析非负矩阵分解