控制与决策

作者：刘玉敏,王德园,王宁,田光杰

单位：郑州大学 商学院,郑州 450001,,郑州大学 商学院,郑州 450001;郑州大学 管理学院,郑州 450001,,郑州大学 商学院,郑州 450001,,郑州大学 商学院,郑州 450001,

关键词：高噪声动态过程;变分模态分解;卷积神经网络;质量异常特征识别;质量监控

基金：国家自然科学基金重点项目(U1904211)；国家社会科学基金项目(20BTJ059)；河南省高等学校青年骨干教师培养专项资金项目(2021GGJS006)；河南省高校哲学社会科学创新人才支持项目(22HASTIT022)；郑州大学精尖学科支持项目(XKLMJX202201).

针对由智能制造现场动态生产过程的复杂随机因素影响造成的高噪声和质量异常监控方法效率低等问题,将变分模态分解方法(variational mode decomposition,VMD)与深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合,提出一种基于VMD-CNN的实时质量监控新方法.首先,利用VMD方法,将高噪声动态过程原始数据分解为包含质量异常特征和噪声信息的两类本征模态函数,通过去除噪声数据的本征模态函数,消除动态生产过程的高噪声干扰;进而,采用灰度变换将保留原始质量异常特征的本征模型函数转化为质量异常图像,构建VMD-CNN模型对质量异常图像进行识别,并提出基于VMD-CNN的高噪声动态过程质量异常实时监控框架;最后,通过实验验证所提方法的有效性,并与小波去噪方法和CNN识别模型进行对比分析,实验结果显示所提方法的识别精确度显著优于现有的动态过程质量异常监控方法.

来源：2024年第5期

《控制与决策》期刊编辑部

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