融合GRU-Attention与鲸鱼算法的流程制造工艺参数云边联动优化

作     者：阴彦磊 王立华 廖伟智 张万达 YIN Yanlei;WANG Lihua;LIAO Weizhi;ZHANG Wanda

作者机构：昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500 电子科技大学机械与电气工程学院四川成都610054 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52065033) 云南省重大科技资助项目(202202AG050002) 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2023年第29卷第9期

页      码：2991-3005页

摘      要：为解决流程制造工艺参数优化面临的多工序耦合模型构建复杂、多目标冲突分析困难、实时和准确性难以保障等问题,提出一种融合GRU-Attention与鲸鱼算法的流程制造工艺参数云边联动优化方法。设计了适用于多工序耦合生产的训练计算云边协同架构,通过设备边缘节点与云平台的高效协同,完成了预测模型和优化模型的云端训练,边缘端数据收集、模型下载和调用计算。在此基础上,建立了基于GRU-Attention多层神经网络的生产工艺质量预测模型,将输出质量指标作为适应度,调用鲸鱼算法对生产工艺参数进行全局寻优,获得不同工序最优工艺参数组合,实现流程生产不同工序加工质量的实时预测和综合优化。最后,以某流程制丝生产线为例进行了实验验证,结果表明,所提基于深度学习的云边联动方法可实现生产质量的综合动态优化,同时可降低工艺参数调控任务的完成时间。

主 题 词：流程制造 GRU-Attention多层神经网络 云边协同 联动优化 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13196/j.cims.2023.09.012

馆 藏 号：203124057...