基于深度置信网络的大数据制造过程实时智能监控

• 作者: 刘玉敏 周昊飞
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 大数据 制造过程 智能监控 深度置信网络
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 智能制造
• 页码范围: 1201-1207,1213
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4|TH165.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2018.10.011

摘要

针对基于浅层学习模型的过程监控方法难以对大数据制造过程运行状态进行实时智能监控的问题,提出了基于深度置信网络的大数据制造过程实时智能监控方法.利用灰度图建立大数据制造过程质量图谱,以精准表达其过程的运行状态;构建用于识别大数据制造过程质量图谱的深度置信网络;应用离线训练好的深度置信网络模型对当前监控窗口内的过程质量图谱进行识别,实现大数据制造过程实时智能监控.最后,应用该方法对某注塑件大数据制造过程进行实时质量智能监控,结果表明:所提方法的识别性能明显优于基于主成分分析与BP神经网络、支持向量机的识别模型,能有效应用于大数据制造过程实时质量智能监控.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玉敏	郑州大学商学院	59	767	12.0	26.0
2	周昊飞	郑州航空工业管理学院管理工程学院	2	7	2.0	2.0