[发明专利]一种基于近似周期工艺过程的加工稳定性评估方法

权利要求书

1.一种基于近似周期工艺过程的加工稳定性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

计算近似周期工艺过程质量稳定性置信度；

所述计算近似周期工艺过程质量稳定性置信度的具体方法如下：

步骤S101，将工艺过程划分成周期，每个近似周期为独立的节点，每个节点表示不同的工艺过程周期；

步骤S102，将工艺过程中的近似周期，作为一个序列节点，并且工艺过程序列节点表示为：

其中，表示第个节点，表示第节点的第个子节点；

计算每个节点影响工艺过程稳定性的特征值表示为：

其中，表示第个节点的第个特征值的数值，表示有个近似工艺过程节点，表示影响加工工艺过程稳定性的特征值有个；

求解每个节点所对应的稳定性置信度，稳定性置信度是工艺过程节点的特征值与标准节点的特征值的皮尔逊相关系数，第个节点的稳定性置信度表示为：

其中，表示第个节点的稳定性置信度，表示标准节点的第个特征值；

划分近似周期工艺过程质量稳定性等级；

所述划分近似周期工艺过程质量稳定性等级的具体方法如下：

步骤S201，根据工艺过程质量的平稳性要求，将工艺过程稳定性等级分类5级，用二维元组表示稳定性以及采取措施的关系如下：

其中，分别表示稳定性等级和对应稳定性等级采取的操作；具体如下：

：Ⅰ级稳定性，：加工状态极差停机检修；

：Ⅱ级稳定性，：加工不稳定需要检修；

：Ⅲ级稳定性，：加工有波动，需要密切监控；

：Ⅳ级稳定性，：加工平稳性较好，较为经济；

：Ⅴ级稳定性，：加工平稳性好，能保证较高精度；

通过无监督学习对近似周期工艺过程稳定性进行等级分类，实现对近似周期工艺过程质量进行评估；

步骤S202，根据得到的各个近似工艺过程节点的置信度，利用K-Means算法，将工艺过程节点置信度进行聚类，根据工艺过程质量的平稳性要求，将工艺过程节点的置信度用K近邻方法聚类为5个级别；

构建近似周期工艺过程质量稳定性评估网络，对加工稳定性进行评估；

所述构建近似周期工艺过程质量稳定性评估网络的具体方法如下：

步骤S301，搭建两层LSTM网络训练模型，训练轮数选择400轮，每批次训练数据为20，优化器选择Adam，选择损失函数为交叉熵损失；

步骤S302，训练稳定性评估网络；

步骤S302，将近似周期工艺过程的节点作为输入，通过训练好的模型对当前节点的稳定性做评价，并且通过工艺过程质量稳定性等级标准对工艺过程进行监控。

2.根据权利要求1所述的基于近似周期工艺过程的加工稳定性评估方法，其特征在于，所述步骤S302具体如下：

（1）输入样本集合为工艺过程子节点，输入标签集合为对工艺过程的稳定性级别做one-hot编码后的数据集合；

（2）对工艺过程节点进行Padding操作，将子节点长度补0至工艺过程节点中子节点最大数目的1.2倍；

（3）在网络中引入Mark机制消除补0的影响；

（4）训练工艺过程质量稳定性评估网络，并通过调整超参数优化模型直至满足工艺生产要求；

（5）保存模型。

3.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-2任一项所述方法的步骤。

4.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-2任一项所述方法的步骤。