【摘 要】
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随着塑料的使用范围愈加多元化,大家对塑料产品自身的质量要求愈加提升,注塑成型工艺技术也逐步向着智能化、精细化的方向发展。由于注塑工艺本身的工况的复杂性和不确定性都
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随着塑料的使用范围愈加多元化,大家对塑料产品自身的质量要求愈加提升,注塑成型工艺技术也逐步向着智能化、精细化的方向发展。由于注塑工艺本身的工况的复杂性和不确定性都会导致产品异常或注塑故障的出现。同时注塑进行期间会产生大量的输入输出数据。所以就复杂注塑流程而言,通过机器学习对大量数据进行挖掘,进行产品质量预测对整个注塑流程的高效及经济运行有很重要的意义。整个注塑工艺的影响因素错综复杂,且影响因素具有时序性的特征,给注塑产品质量预测带来了一定困难。针对这些问题,论文的主要研究内容与结果如下:结合条件受限玻尔兹曼机算法与深度信念网络模型,在理论上设计构建一种非线性的Conditional RBM-based DBN神经网络模型,提出应用粒子群算法对此改进的DBN网络结构进行最优解求解。同时进行相关实验,采用A公司注塑监控数据作为输入特征进行模型训练。对输入的时序特征采用Gibbs处理,进行对比散度抽样,最终完成注塑产品质量的预测,实验结果分析表明,改进模型在预测准确率上比经典的DBN模型有所提高。研究结果表明,本文所构建的Conditional RBM-based DBN模型针对注塑产品质量预测可以取得较好的效果,具有可行性和实用性,对于注塑工艺质量预警有一定的参考价值。
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