[发明专利]一种考虑多维影响因素的航空产品加工质量预测方法

说明书

一种考虑多维影响因素的航空产品加工质量预测方法，涉及加工质量预测领域。本发明是为了解决现有航空产品加工质量预测方法预测精度低、缺少有效关联整合的完整数据和无法统一预测航空产品加工质量的问题。本发明包括：获取航空产品加工质量关联数据并进行预处理；将预处理后的数据滑动分组，将滑动分组后的数据分为训练集和测试集；构建质量预测模型，分别从横、纵向影响因素中学习质量数据特征并通过模型融合层将横纵特征融合，进而得到多输入质量预测模型；利用训练质量预测模型，对训练好的质量预测模型评价，性能最好的质量预测模型为多输入质量预测模型；利用多输入质量预测模型获得航空产品的加工质量。本发明用于预测航空产品加工质量。

技术领域

本发明涉及加工质量预测领域，特别涉及一种考虑多维影响因素的航空产品加工质量预测方法。

背景技术

航空工业作为制造业的重点发展领域，是一个国家综合国力和核心竞争力的具体体现，同时航空制造业是知识密集型、技术密集型、多学科集成的产业，是多品种小批量、离散型制造的典型代表，由于航空产品具有极高的复杂性，零部件数量众多，安全性、可靠性要求高，因此对复杂航空产品进行质量管理十分重要。

传统的质量管理单纯依靠质量检测事后把关，不能及时准确地对质量提前控制，近年来随着大数据、人工智能等技术的飞速发展与应用，通过智能算法深入挖掘加工过程数据来预测加工质量实现产品质量的预防性控制逐渐成为研究热点。但是目前对于复杂航空产品加工质量预测的研究仍存在以下问题：

1、航空产品加工质量受到加工人员、加工设备、原材料、加工方法、加工环境、测量方式等因素的影响，同时质量检测结果在时间维度上呈现时序变化趋势，无论是横向各种因素的影响还是纵向的时序变化趋势都会影响加工质量，而现有复杂航空产品加工质量预测模型并没有考虑横纵多维因素，从而导致预测精度低。

2、复杂航空产品加工质量受多维因素影响，相关数据分布在多个系统中，数据量庞大且复杂，由于各系统对数据采集、上传、管理方式不同无法直接互通形成了数据孤岛，导致现有复杂航空产品加工质量预测方法缺少有效关联整合的完整数据。

3、复杂航空产品生产类型为多品种小批量，产品种类众多且每种产品需要加工的尺寸繁杂而批量较小，而现有的复杂航空产品加工质量预测方法并不能将不同数量级的产品尺寸统一，导致无法统一预测航空产品加工质量。

发明内容

本发明目的是为了解决现有航空产品加工质量预测方法预测精度低、缺少有效关联整合的完整数据以及无法统一预测航空产品加工质量的问题，而提出了一种考虑多维影响因素的航空产品加工质量预测方法。

一种考虑多维影响因素的航空产品加工质量预测方法具体过程为：获取待预测的航空产品加工质量关联数据，将待预测的航空产品加工质量关联数据输入到多输入质量预测模型中，获得航空产品的加工质量；

所述航天产品加工质量关联数据包括：横向影响因素、纵向影响因素；

所述横向影响因素包括：加工人员、加工设备、原材料、加工方法、加工环境、测量方式；

所述纵向影响因素为按加工时间排列的历史质量检测结果；

所述多输入质量预测模型，通过以下方式获得：

步骤一、获取航空产品加工质量关联数据；

步骤二、对航空产品加工质量关联数据进行预处理；

所述预处理包括：对航空产品加工质量关联数据进行特征编码；对航空产品加工质量关联数据标签列进行标准化获得质量评价指标；

步骤三、将预处理后的复杂航空产品加工质量关联数据进行滑动分组，将滑动分组后的预处理后的航空产品加工质量关联数据划分为训练集和测试集；