【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與先進(jìn)制造技術(shù)的進(jìn)步以及人們對(duì)生活品質(zhì)的追求,使得人們對(duì)產(chǎn)品的外觀和質(zhì)量方面的都提出了更高的要求,這樣使得傳統(tǒng)的制造開(kāi)始不斷受到挑戰(zhàn),一種全新的制造方式——智能制造開(kāi)始發(fā)展起來(lái)。智能制造技術(shù)使得系統(tǒng)高度集成,也使得管理者很難預(yù)測(cè)其決策會(huì)對(duì)未來(lái)系統(tǒng)性能產(chǎn)生何種程度的影響。所以,智能加工機(jī)器在具備加工機(jī)器基本的加工能力的基礎(chǔ)上,還需具備就是自主感知能力,不僅能夠?qū)ψ陨淼母鞣N參數(shù)的、狀態(tài)的感知能力,還能感知外界環(huán)境。因此,智能機(jī)器具有對(duì)自己和外界的多物理域信息采集、處理與融合的能力,并利用這些信息實(shí)現(xiàn)自主感知(狀態(tài)識(shí)別、故障診斷與健康評(píng)估)的能力。智能加工機(jī)器也是智能制造系統(tǒng)的一種縮影,智能制造系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),將首先體現(xiàn)在以智能加工機(jī)器為核心的智能單元上。所以,智能加工機(jī)器的智能程度決定著整個(gè)智能制造系統(tǒng)的智能程度,而智能加工機(jī)器的智能又主要是由其自主感知能力決定。因此,為了有效的解決智能機(jī)器自主感知問(wèn)題本文提出了一種基于多物理域信息多模式融合與深度學(xué)習(xí)的智能加工機(jī)器自主感知方法。由于智能加工機(jī)器與制造環(huán)境的信息系統(tǒng)都是多個(gè)物理場(chǎng)耦合而成,所以本文利用智能加工機(jī)器及其制造環(huán)境的多物理域信息多模式融合信息為自主感知提供精煉可靠的融合特征,再利用具有高精度的分類能力的算法建立智能加工機(jī)器自主感知模型,并應(yīng)用在智能加工機(jī)器主軸電機(jī)自主感知中。本文主要深入研究了一下內(nèi)容:首先,通過(guò)對(duì)目前國(guó)內(nèi)外各種信息融合技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析,提出一種結(jié)合改進(jìn)的高斯混合的隱馬爾可夫模型(GMM-HMM)具備隨機(jī)時(shí)間序列建模能力與D-S證據(jù)理論具備決策融合能力的多物理域多模式融合方法,實(shí)現(xiàn)了智能加工機(jī)器及其制造環(huán)境的多物理域信息融合;然后,通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法與目前流行的深度學(xué)習(xí)算法,提出了一種支持支持智能加工機(jī)器自主感知的基于LSTM的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。再結(jié)合深度態(tài)勢(shì)感知這種進(jìn)階式感知方法的優(yōu)勢(shì)建立了一種基于深度學(xué)習(xí)與深度態(tài)勢(shì)感知的智能加工機(jī)器自主感知模型,實(shí)現(xiàn)高可靠的自主感知。最后,將本文所提出的智能加工機(jī)器自主感知方法用于加工機(jī)器的主軸電機(jī)模擬試驗(yàn)系統(tǒng),通過(guò)采集電機(jī)的振動(dòng)、轉(zhuǎn)速等多個(gè)物理域信息的數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證基于GMM-HMM和D-S的多物理域信息多模式融合的有效性,以及利用融合后的特征信息作為基于深度學(xué)習(xí)與深度態(tài)勢(shì)感知的自主感知模型的輸入,驗(yàn)證該模型對(duì)實(shí)現(xiàn)主軸電機(jī)自主感知的精度及其可靠性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TH16

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本文編號(hào)：2436726