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面向数字加工监控的边云工艺协同迁移
1
作者
曹新城
姚斌
+2 位作者
贺王鹏
陈彬强
卿涛
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期152-163,共12页
智能制造是高端装备发展的必然趋势,设备智能运维对于保障数字加工质量及可靠性具有重要意义。在离散智能制造过程中,工艺多样性成为制约智能运维数字模型构建与实施的关键瓶颈。为此,提出一种边云协同的工艺知识迁移方案,融合应用边缘...
智能制造是高端装备发展的必然趋势,设备智能运维对于保障数字加工质量及可靠性具有重要意义。在离散智能制造过程中,工艺多样性成为制约智能运维数字模型构建与实施的关键瓶颈。为此,提出一种边云协同的工艺知识迁移方案,融合应用边缘计算和云计算,实现智能运维模型的快速进化。首先,在云端训练PMsCNN模型,对历史工艺方案下设备的退化过程抽象建模;然后,利用新工艺方案下无标签的数据样本开展迁移学习,使PMsCNN适应新的工艺方案。相应地提出了一种改进型最大均值差异损失函数,克服数据不均衡难题;最后,将进化后的PMsCNN部署应用于边缘设备,在线实施设备智能运维。以设备核心基础件的性能运维为研究案例,验证了所提工艺知识迁移方案的先进性。相比于现有基于深度学习的监测方法,新工艺方案下测试准确率提升了20%以上,优于现有迁移诊断方法。
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关键词
状态监测
迁移学习
边云协同
并行多尺度卷积网络
性能退化
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职称材料
题名
面向数字加工监控的边云工艺协同迁移
1
作者
曹新城
姚斌
贺王鹏
陈彬强
卿涛
机构
厦门大学航空航天学院
西安电子科技大学空间科学与技术学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期152-163,共12页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1713500)
中国航空发动机集团2019年度产学研合作项目(HFZL2019CXY02)
国家自然科学基金(62073271)。
文摘
智能制造是高端装备发展的必然趋势,设备智能运维对于保障数字加工质量及可靠性具有重要意义。在离散智能制造过程中,工艺多样性成为制约智能运维数字模型构建与实施的关键瓶颈。为此,提出一种边云协同的工艺知识迁移方案,融合应用边缘计算和云计算,实现智能运维模型的快速进化。首先,在云端训练PMsCNN模型,对历史工艺方案下设备的退化过程抽象建模;然后,利用新工艺方案下无标签的数据样本开展迁移学习,使PMsCNN适应新的工艺方案。相应地提出了一种改进型最大均值差异损失函数,克服数据不均衡难题;最后,将进化后的PMsCNN部署应用于边缘设备,在线实施设备智能运维。以设备核心基础件的性能运维为研究案例,验证了所提工艺知识迁移方案的先进性。相比于现有基于深度学习的监测方法,新工艺方案下测试准确率提升了20%以上,优于现有迁移诊断方法。
关键词
状态监测
迁移学习
边云协同
并行多尺度卷积网络
性能退化
Keywords
condition monitoring
transfer learning
edge-cloud collaboration
parallel multi-scale convolutional network
performance degradation
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向数字加工监控的边云工艺协同迁移
曹新城
姚斌
贺王鹏
陈彬强
卿涛
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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