一種磨削加工工藝檢測(cè)系統(tǒng)及方法
【專利摘要】一種磨削加工工藝檢測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及磨削工藝。提取企業(yè)的歷史磨削加工的工藝數(shù)據(jù)，確定磨削加工工藝的檢測(cè)指標(biāo)，并建立訓(xùn)練樣本集，提取待檢測(cè)的磨削加工工藝數(shù)據(jù)，按步驟1建立檢測(cè)樣本；建立由分類網(wǎng)絡(luò)和權(quán)值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用該模型對(duì)待檢測(cè)的磨削加工工藝進(jìn)行檢測(cè)；分析檢測(cè)結(jié)果，對(duì)檢測(cè)結(jié)果不理想的指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)對(duì)各單項(xiàng)指標(biāo)項(xiàng)目進(jìn)行檢測(cè)，具有高效、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的特點(diǎn)，用戶通過(guò)該方法，可以對(duì)零件的制造過(guò)程進(jìn)行檢測(cè)，判斷其綠色度。也可以對(duì)同一零件不同磨削加工工藝的綠色度進(jìn)行比較，確定最優(yōu)工藝路線，使制造業(yè)企業(yè)在保證減小排放、保護(hù)環(huán)境的提前下，更好的實(shí)現(xiàn)磨削加工工藝。
【專利說(shuō)明】一種磨削加工工藝檢測(cè)系統(tǒng)及方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及磨削工藝，特別涉及一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨削加工工藝檢測(cè)系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)代社會(huì)生活離不開(kāi)機(jī)械制造和機(jī)械產(chǎn)品，磨削是機(jī)械加工中對(duì)環(huán)境和資源影響最大的一種加工工藝。磨料磨具本身的制造、磨料在加工中的消耗、磨削加工所造成能源及材料的消耗、以及加工中大量使用的磨削液和產(chǎn)生的微粉及噪聲等都對(duì)資源和環(huán)境有著重大的影響。檢測(cè)磨削工藝的材料利用率和環(huán)境污染對(duì)國(guó)家實(shí)施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，提高資源利用率及轉(zhuǎn)化率具有重要意義。
[0003]開(kāi)發(fā)磨削工藝檢測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其檢測(cè)指標(biāo)體系應(yīng)科學(xué)、客觀、全面地反映加工過(guò)程中的資源消耗和環(huán)境影響。其研究涉及到機(jī)械學(xué)、材料學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、社會(huì)科學(xué)和管理科學(xué)等多學(xué)科。目前國(guó)內(nèi)外已有的檢測(cè)評(píng)價(jià)方法有生命周期分析法，模糊層次分析法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法等。但這些方法對(duì)磨削加工工藝檢測(cè)存在一定的空白或不足，如缺乏有效的分析檢測(cè)數(shù)據(jù)；不合理的指標(biāo)選擇及處理；檢測(cè)結(jié)果不穩(wěn)定、一致性差等。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨削加工工藝檢測(cè)系統(tǒng)及方法。根據(jù)模糊邏輯系統(tǒng)萬(wàn)能逼近理論，即模糊邏輯系統(tǒng)可以在任意精度上一致逼近任何定義在一個(gè)密致集上的非線性函數(shù)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可同時(shí)處理確定性和非確定性信息，不僅能保持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、并行計(jì)算的能力，同時(shí)擁有模糊系統(tǒng)知識(shí)表達(dá)及推理能力，從而使系統(tǒng)的分析運(yùn)算功能大大加強(qiáng)。將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于磨削加工工藝檢測(cè)，可準(zhǔn)確、高效對(duì)磨削加`工工藝的綠色度進(jìn)行檢測(cè)。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的:一種磨削加工工藝檢測(cè)系統(tǒng)，包括:
[0006]檢測(cè)信息提取器:用于從收集的企業(yè)磨削加工工藝數(shù)據(jù)中提取檢測(cè)系統(tǒng)所需的工藝數(shù)據(jù)；
[0007]檢測(cè)指標(biāo)分類器:對(duì)檢測(cè)信息提取器收集的工藝數(shù)據(jù)按照綠色制造的特性分為固體廢物、液體廢物、資源利用、經(jīng)濟(jì)性和宜人度五類檢測(cè)指標(biāo)；
[0008]檢測(cè)指標(biāo)量化歸一處理器:對(duì)檢測(cè)指標(biāo)分類器分類后的檢測(cè)指標(biāo)進(jìn)行量化處理，使各指標(biāo)的屬性以數(shù)值形式表示，再對(duì)量化好的指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，生成數(shù)值值域?yàn)閇0，
I]的可被系統(tǒng)使用的訓(xùn)練樣本集和檢測(cè)樣本；
[0009]工藝檢測(cè)器:用檢測(cè)指標(biāo)量化歸一處理器生成的訓(xùn)練樣本集輸入工藝檢測(cè)器訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并保存已收斂的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；用檢測(cè)指標(biāo)量化歸一處理器生成的檢測(cè)樣本輸入工藝檢測(cè)器進(jìn)行分析計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果按照制造的綠色特性分為優(yōu)、良、差三個(gè)級(jí)別；
[0010]結(jié)果分析器:將工藝檢測(cè)器輸出的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析，找出檢測(cè)結(jié)果中不合理指標(biāo)，與查詢結(jié)果分析數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，獲得改進(jìn)措施并進(jìn)行調(diào)整；
[0011]判斷器:對(duì)結(jié)果分析器的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判斷:如滿意，則結(jié)束檢測(cè)，輸出最終的工 藝方法控制磨削加工工藝過(guò)程；如不滿意，則將結(jié)果分析器的檢測(cè)結(jié)果保存至比較器，重新 執(zhí)行檢測(cè)信息提取器、檢測(cè)指標(biāo)分類器、檢測(cè)指標(biāo)量化歸一處理器、工藝檢測(cè)器和結(jié)果分析 器；
[0012]比較器:保存每次結(jié)果分析器產(chǎn)生的工藝結(jié)果，并對(duì)工藝結(jié)果進(jìn)行比較，選擇其中 最好的工藝結(jié)果作為輸出，重新輸入給判斷器進(jìn)行判斷。
[0013]一種采用上述系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)磨削加工工藝檢測(cè)的方法，包括如下步驟:
[0014]步驟1:提取企業(yè)的歷史磨削加工的工藝數(shù)據(jù)，確定磨削加工工藝的檢測(cè)指標(biāo)，并 建立訓(xùn)練樣本集，具體步驟包括:
[0015]步驟1.1:提取企業(yè)的歷史磨削加工的工藝數(shù)據(jù)，確定磨削加工工藝的檢測(cè)指標(biāo) 劃分為五類，包括:固體廢物指標(biāo)、液體廢物指標(biāo)、資源利用指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)和宜人度指 標(biāo)。其中，
[0016](I)固體廢物指標(biāo)包括:毒性、易燃性、腐蝕性、反應(yīng)性、放射性、隔離防護(hù)措施、磨 屑回收處理七個(gè)指標(biāo)；
[0017](2)液體廢物指標(biāo)包括:磨削液冷卻性能、磨削液潤(rùn)滑性能、磨削液穩(wěn)定性、磨削 液防腐性、磨削液刺激性、磨削液毒性、磨削液揮發(fā)性、磨削液回收處理、漏油狀況九個(gè)指 標(biāo)；
[0018](3)資源利用指標(biāo)包括:刀具消耗、工裝使用、材料利用率、材料回收率、有毒害材 料使用率、貴重稀缺材料使用率、設(shè)備資源利用率、高工比例、能源清潔程度九個(gè)指標(biāo)；
[0019](4)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)包括:工藝生產(chǎn)成本、設(shè)備維修成本、工藝設(shè)計(jì)成本、職業(yè)保健成 本、污染治理成本、產(chǎn)品合格率、成本費(fèi)用利用率七個(gè)指標(biāo)；
[0020](5)宜人度指標(biāo)包括:工人操作舒適度、場(chǎng)地照明狀況、工地衛(wèi)生狀況、工地色感、 工人防護(hù)措施、工作危險(xiǎn)系數(shù)、工人負(fù)荷系數(shù)、場(chǎng)地噪聲狀況八個(gè)指標(biāo)。
[0021]步驟1.2:采用定量量化方法、定性量化方法對(duì)步驟I中的磨削加工工藝的檢測(cè)指 標(biāo)進(jìn)行量化處理；
[0022]指標(biāo)量化指通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算后，用具體的數(shù)值表示某一指標(biāo)特征；
[0023]步驟1.3:將量化好的指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，建立訓(xùn)練樣本集。
[0024]數(shù)據(jù)歸一化指將數(shù)據(jù)映射到[0，1]區(qū)間之內(nèi)，對(duì)歸一化后的可處理數(shù)據(jù)，按照步 驟1.1分類方法生成五個(gè)訓(xùn)練樣本集文件，分別命名:固體廢物訓(xùn)練集，液體廢物訓(xùn)練集， 資源利用訓(xùn)練集，經(jīng)濟(jì)性訓(xùn)練集和宜人度訓(xùn)練集；
[0025]步驟2:提取待檢測(cè)的磨削加工工藝數(shù)據(jù)，按步驟I建立檢測(cè)樣本；
[0026]將待檢測(cè)工藝數(shù)據(jù)按照步驟I提取并量化生成歸一的五個(gè)檢測(cè)樣本，分別為固體 廢物檢測(cè)樣本、液體廢物檢測(cè)樣本、資源利用檢測(cè)樣本、經(jīng)濟(jì)性檢測(cè)樣本和宜人度檢測(cè)樣 本；
[0027]步驟3:建立由分類網(wǎng)絡(luò)和權(quán)值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用該模型對(duì)待 檢測(cè)的磨削加工工藝進(jìn)行檢測(cè)；
[0028]步驟3.1:建立由分類網(wǎng)絡(luò)和權(quán)值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；
[0029]所述的建立由分類網(wǎng)絡(luò)和權(quán)值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如下:[0030]分類網(wǎng)絡(luò)為四層結(jié)構(gòu):第一層為輸入層，節(jié)點(diǎn)數(shù)與輸入樣本維數(shù)相對(duì)應(yīng)，它的作用是將輸入值傳送到下一層；第二層每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)語(yǔ)言變量值，它的作用是計(jì)算各輸入分量屬于語(yǔ)言變量值模糊集合的隸屬度；第三層每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則，它的作用是用于匹配模糊規(guī)則，計(jì)算出每條模糊規(guī)則對(duì)輸入向量的隸屬度；最后一層節(jié)點(diǎn)數(shù)與第三層相同，實(shí)現(xiàn)輸出值的歸一化；
[0031]分類網(wǎng)絡(luò)采用模糊C均值算法，輸出結(jié)果為用于確定輸入樣本對(duì)每條模糊規(guī)則的隸屬度，算法步驟為:
[0032]步驟⑴:確定模糊規(guī)則數(shù)C，加權(quán)指數(shù)λ，且λ ∈ [1，∞)，終止誤差ε，輸入樣本個(gè)數(shù)n，最大迭代次數(shù)LOOP ；
[0033]步驟(2):用值在[0，1]的隨機(jī)數(shù)初始化隸屬度矩陣U⑹，使其滿足以下約束條件: [0034]
【權(quán)利要求】
1.一種磨削加工工藝檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于:包括: 檢測(cè)信息提取器:用于從收集的企業(yè)磨削加工工藝數(shù)據(jù)中提取檢測(cè)系統(tǒng)所需的工藝數(shù)據(jù)； 檢測(cè)指標(biāo)分類器:對(duì)檢測(cè)信息提取器收集的工藝數(shù)據(jù)按照綠色制造的特性分為固體廢物、液體廢物、資源利用、經(jīng)濟(jì)性和宜人度五類檢測(cè)指標(biāo)； 檢測(cè)指標(biāo)量化歸一處理器:對(duì)檢測(cè)指標(biāo)分類器分類后的檢測(cè)指標(biāo)進(jìn)行量化處理，使各指標(biāo)的屬性以數(shù)值形式表示，再對(duì)量化好的指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，生成數(shù)值值域?yàn)閇O，I]的可被系統(tǒng)使用的訓(xùn)練樣本集和檢測(cè)樣本； 工藝檢測(cè)器:用檢測(cè)指標(biāo)量化歸一處理器生成的訓(xùn)練樣本集輸入工藝檢測(cè)器訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并保存已收斂的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；用檢測(cè)指標(biāo)量化歸一處理器生成的檢測(cè)樣本輸入工藝檢測(cè)器進(jìn)行分析計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果按照制造的綠色特性分為優(yōu)、良、差三個(gè)級(jí)別； 結(jié)果分析器:將工藝檢測(cè)器輸出的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析，找出檢測(cè)結(jié)果中不合理指標(biāo)，與查詢結(jié)果分析數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，獲得改進(jìn)措施并進(jìn)行調(diào)整；判斷器:對(duì)結(jié)果分析器的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判斷:如滿意，則結(jié)束檢測(cè)，輸出最終的工藝方法控制磨削加工工藝過(guò)程；如不滿意，則將結(jié)果分析器的檢測(cè)結(jié)果保存至比較器，重新執(zhí)行檢測(cè)信息提取器、檢測(cè)指標(biāo)分類器、檢測(cè)指標(biāo)量化歸一處理器、工藝檢測(cè)器和結(jié)果分析器；比較器:保存每次結(jié)果分析器產(chǎn)生的工藝結(jié)果，并對(duì)工藝結(jié)果進(jìn)行比較，選擇其中最好的工藝結(jié)果作為輸出，重新輸入給判斷器進(jìn)行判斷。
2. 采用權(quán)利要求1所述的磨削加工工藝檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)磨削加工工藝進(jìn)行檢測(cè)的方法，其特征在于:包括如下步驟: 步驟1:提取企業(yè)的歷史磨削加工的工藝數(shù)據(jù)，確定磨削加工工藝的檢測(cè)指標(biāo)，并建立訓(xùn)練樣本集，具體步驟包括: 步驟1.1:提取企業(yè)的歷史磨削加工的工藝數(shù)據(jù)，確定磨削加工工藝的檢測(cè)指標(biāo)劃分為五類，包括:固體廢物指標(biāo)、液體廢物指標(biāo)、資源利用指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)和宜人度指標(biāo)，其中， (1)固體廢物指標(biāo)包括:毒性、易燃性、腐蝕性、反應(yīng)性、放射性、隔離防護(hù)措施、磨屑回收處理七個(gè)指標(biāo)； (2)液體廢物指標(biāo)包括:磨削液冷卻性能、磨削液潤(rùn)滑性能、磨削液穩(wěn)定性、磨削液防腐性、磨削液刺激性、磨削液毒性、磨削液揮發(fā)性、磨削液回收處理、漏油狀況九個(gè)指標(biāo)； (3)資源利用指標(biāo)包括:刀具消耗、工裝使用、材料利用率、材料回收率、有毒害材料使用率、貴重稀缺材料使用率、設(shè)備資源利用率、高工比例、能源清潔程度九個(gè)指標(biāo)； (4)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)包括:工藝生產(chǎn)成本、設(shè)備維修成本、工藝設(shè)計(jì)成本、職業(yè)保健成本、污染治理成本、產(chǎn)品合格率、成本費(fèi)用利用率七個(gè)指標(biāo)； (5)宜人度指標(biāo)包括:工人操作舒適度、場(chǎng)地照明狀況、工地衛(wèi)生狀況、工地色感、工人防護(hù)措施、工作危險(xiǎn)系數(shù)、工人負(fù)荷系數(shù)、場(chǎng)地噪聲狀況八個(gè)指標(biāo)； 步驟1.2:采用定量量化方法、定性量化方法對(duì)步驟I中的磨削加工工藝的檢測(cè)指標(biāo)進(jìn)行量化處理； 指標(biāo)量化指通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算后，用具體的數(shù)值表示某一指標(biāo)特征； 步驟1.3:將量化好的指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，建立訓(xùn)練樣本集；數(shù)據(jù)歸一化指將數(shù)據(jù)映射到[0，1]區(qū)間之內(nèi)，對(duì)歸一化后的可處理數(shù)據(jù)，按照步驟1.1 分類方法生成五個(gè)訓(xùn)練樣本集文件,分別命名:固體廢物訓(xùn)練集,液體廢物訓(xùn)練集,資源利用訓(xùn)練集，經(jīng)濟(jì)性訓(xùn)練集和宜人度訓(xùn)練集；步驟2:提取待檢測(cè)的磨削加工工藝數(shù)據(jù)，按步驟I建立檢測(cè)樣本；將待檢測(cè)工藝數(shù)據(jù)按照步驟I提取并量化生成歸一的五個(gè)檢測(cè)樣本，分別為固體廢物檢測(cè)樣本、液體廢物檢測(cè)樣本、資源利用檢測(cè)樣本、經(jīng)濟(jì)性檢測(cè)樣本和宜人度檢測(cè)樣本； 步驟3:建立由分類網(wǎng)絡(luò)和權(quán)值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用該模型對(duì)待檢測(cè)的磨削加工工藝進(jìn)行檢測(cè)；步驟3.1:建立由分類網(wǎng)絡(luò)和權(quán)值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；步驟3.2:對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成收斂的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將檢測(cè)樣本輸入該模型中進(jìn)行檢測(cè)，輸出檢測(cè)結(jié)果，包括以下步驟:步驟3.2.1:對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成收斂的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；首先設(shè)定分類網(wǎng)絡(luò)有3條模糊規(guī)則，將選定訓(xùn)練樣本集輸入分類網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)迭代計(jì)算得到第i條模糊規(guī)則對(duì)輸入樣本的隸屬度(i=l，2，3)，當(dāng)滿足約束條件I和約束條件2時(shí)，表示網(wǎng)絡(luò)收斂，保存網(wǎng)絡(luò)收斂后的隸屬度；然后再將選定的訓(xùn)練樣本集輸入權(quán)值網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)分類網(wǎng)絡(luò)輸出隸屬度迭代計(jì)算權(quán)值網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，當(dāng)滿足約束條件I和約束條件2時(shí)，表示網(wǎng)絡(luò)收斂，保存收斂后的權(quán)值；約束條件1:第N+1次迭代計(jì)算的結(jié)果值與第N次迭代計(jì)算的結(jié)果值之差小于設(shè)定的閾值；約束條件2:迭代計(jì)算次數(shù)小于最大值20000次；步驟3.2.2:檢測(cè)結(jié)果的計(jì)算:首先將選定檢測(cè)樣本帶入訓(xùn)練好的分類網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)計(jì)算得到輸入樣本對(duì)模糊規(guī)則的隸屬度gi，再將檢測(cè)樣本帶入權(quán)值網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)計(jì)算得到權(quán)值網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值最后計(jì)算輸出檢測(cè)結(jié)果 Y，輸出結(jié)果Y表達(dá)式為:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述磨削加工工藝檢測(cè)方法，其特征在于:步驟2所述的建立由分類網(wǎng)絡(luò)和權(quán)值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如下:分類網(wǎng)絡(luò)為四層結(jié)構(gòu):第一層為輸入層，節(jié)點(diǎn)數(shù)與輸入樣本維數(shù)相對(duì)應(yīng)，它的作用是將輸入值傳送到下一層；第二層每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)語(yǔ)言變量值，它的作用是計(jì)算各輸入分量屬于語(yǔ)言變量值模糊集合的隸屬度；第三層每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則，它的作用是用于匹配模糊規(guī)則，計(jì)算出每條模糊規(guī)則對(duì)輸入向量的隸屬度；最后一層節(jié)點(diǎn)數(shù)與第三層相同， 實(shí)現(xiàn)輸出值的歸一化；分類網(wǎng)絡(luò)采用模糊C均值算法，輸出結(jié)果為用于確定輸入樣本對(duì)每條模糊規(guī)則的隸屬度，算法步驟為:步驟(1):確定模糊規(guī)則數(shù)C，加權(quán)指數(shù)X，且X e [I,⑴)，終止誤差e，輸入樣本個(gè)數(shù)n，最大迭代次數(shù)LOOP;步驟(2):用值在[0，1]的隨機(jī)數(shù)初始化隸屬度矩陣U⑹，使其滿足以下約束條件:
【文檔編號(hào)】G06N3/08GK103530688SQ201310474087
【公開(kāi)日】2014年1月22日 申請(qǐng)日期:2013年10月10日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月10日
【發(fā)明者】修世超, 王宇鋼 申請(qǐng)人:東北大學(xué), 遼寧工業(yè)大學(xué)