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题名基于残差修正的产品质量预测方法
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作者
陈昕航
徐新胜
曹立
吴松泽
陆弘毅
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机构
中国计量大学质量与标准化学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第2期177-184,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(52175257)
浙江省2021年度重点研发计划主动设计项目(2021C01053)
国家重点研发计划项目(2021YFC3340400)。
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文摘
在工业4.0背景下,产品质量预测对于智能制造生产线的高效运行和资源节约具有重要意义。然而,现有的质量预测方法因参数预测误差累积,导致产品质量预测准确性下降,易造成误判。因此,提出一种基于残差修正的产品质量预测方法。首先,基于深度学习模型构建产品质量预测模型,以及工艺参数预测残差与产品质量预测残差之间的关联模型。其次,预测未加工的工艺参数来补全生产工艺参数信息,利用质量预测模型初步得到产品质量预测结果。再次,计算工艺参数预测残差,并通过关联模型得到产品质量预测残差。最后,利用产品质量预测残差修正初步预测结果,从而获得最终的产品质量预测结果。案例分析表明,该方法有效降低了产品质量预测误差,提高了预测准确率,能及时发现智能制造生产线上潜在不合格品并停止后续生产工序,实现资源节约的目标。
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关键词
加工参数预测
产品质量预测
预测残差计算
产品质量预测修正
随机森林
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Keywords
process parameter prediction
product quality prediction
prediction residual calculation
product quality prediction correction
random forest
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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