论文研究-装配可靠性的模糊广义随机Petri网建模与分析.pdf

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针对一般广义随机Petri网模型精度低的问题,将模糊数引入到广义随机Petri网,提出模糊广义随机Petri网的概念。结合模糊数包含信息多的优点,利用模糊广义随机Petri网对装配过程进行建模,通过同构的Markov链对模型进行定量分析。用模糊广义随机Petri网模型计算得到的装配可靠度与一般广义随机Petri网模型的装配可靠度进行分析比较,结果表明了模糊广义随机Petri网模型的精度更高。以数控磨床砂轮架为例,证明了上述方法的有效性。
第3期 张根保,等:装配可靠性的模糊广义随机Pen网建模与分析 725 R=1-∏x, 模型中的库所及变迁含义如表1所示。 表1图4中库所及变迁的含义 图2所示为基于 FGSPN模型的装配过程可靠度计算一般 库所 库所含义 变迁 变迁含义 流程。 床身待稳水平 床身稳水平 装配工艺 装配过程 CSPN模型→模糊化处理 砂轮待校装 t2 砂轮校装 文件 框 激发变迁率 砂轮修整器待校装‖43秒轮修整器校装 P4驱动电机待校装 驱动电机校装 P 链计算稳态 轴瓦待刮 ts 刮而轴瓦 概率 P6 杠螺母副侍校装‖6丝杠螺母副校装 简化模型 |CSN模型 滑鞍待校裝 t7 滑鞍校装 计算装配 伺服电机待校装 t8 校装伺服电机 可靠度 P9法兰盘待校装 校装法兰盘 图2FGSN模型计算可靠度流程 Pno平衡块待装入滑槽‖t0平衡块装入滑槽 皮带轮待安装 安装皮带轮 3实例分析 P皮带待校装1 校装皮带 P1 轴承待校装 校装轴 现以某数控磨床的砂轮架为例进行分析。砂轮架作为数 等待检查 精度检查 控磨床最主要的功能部件,由驱动电机、主轴箱、磨头等部件组 Ps主轴待装入轴套‖s 主轴装入轴套 成。电机通过皮带及皮带轮将动力传递给主轴,主轴再带动砂 罩壳待组装 组装罩壳 轮转动,砂轮在高速旋转下实现对工件的磨削。同时,卞轴箱 螺钉待拧紧 t1 拧紧螺钉 通过V型导轧与滑鞍连接,下面安装有丝杠螺母副,在伺服电 Pg砂轮精度待检验‖ts 砂轮精度检验 机的驱动下,丝杠蝶母副带动主轴箱在X方冋作进给运动,保 PIs 产品待测试 测试产品 证砂轮的磨削进给量。砂轮榘安装的好坏直接影响整个数控3.1砂轮架的 FGSPN模型 磨床的奢削性能。根据砂轮架的装配工艺得到其装配过程框 砂轮架作为数控磨床重要功能部件,其结构复杂。为了提 架如图3所示。 高模型精度,实现装配故障率的有效分析,使计算结果更准确 “中紧时,→检数,→超对GPN模型的变迁激发率进行模糊处理。首先利用德尔非 安表皮 法获得变迁激发率的属性值,運过设计、制造、装配∵个领域的 相关专家针对每道装配工步的属性评价进行打分,如表2所示。 表2德尔菲法获得变冮激发率的属性值 激发率x1A2 A E7 Ag Xg 杠螺母 砂轮校 专家1675865747856788876 专家2626 图3砂轮架装配过程框架 X Au N12 M: M s 16 X Ni8 Ar 将其转换得到的(SPN模型如佟4所示。 专家1767075788089808090 专家27776 P 专家379737475778784848 恨据A=( 0.16,n;=m;+0.1δ,取馍嫫糊 等级为1,将表2的属性值转换为三角模糊数,并利用式(2)可 Pi 得到模糊评价值,最后取乐观一悲观系数为0.5,通过式(3)计 算得到变迁激发率的模糊期望偵如表3所示 P Pu 表3变江激发率的模糊期望值 变迁激发率模糊期望值变迁激发率模糊期望值 P 0.0458 0.0551 0.0427 0.0520 0.0451 X1 0.0524 14 0.0543 0.0555 0.0558 te 0.0631 Ps X17 0.0574 0.0622 0.0584 0.0529 0.0634 0.0384 图4砂轮架的广义随机 Petri网模型 同时棂据 FGSPN结构性能的筍化规则,对模型进行性能 726 计算机应用研究 第32卷 等价简化,简化后的模型如图5所示。 为了保证分析结果的准确性和可信性,对原始数据进行离 散化处理,如将型号1的数据分成四个区间:( 0.85675),(0.85675,0.8779),(0.8779,0.89905),(0.89905 t; 0.9202)。然后根据落入区问的数据个数对数据进行加权得到 个反映真实装配可靠度的薮据,通过计算得到两种不同型号 13-16 的数控磨床砂轮架真实装配可靠度分别为0.8758和0.8432。 同时利用rGSN和GSN模型分别对两和型号的砂轮架进行 建模分析计算出装配过程可靠度。对比结果如表5所示。 表5计算结果对比 型号真实值 FGSPN GSPN 0.87580.85760.9097 20.84320.82460.8890 平均误差/% 2.14204.6512 图5等价简化后的 FGSPY模型 上述分析结果表明,利用模糊广义随机Peti网对砂轮架 同构 Markov链的模糊状态转移矩阵 的装配建模分析所得到的装配可靠度比一般广义随机 Petri网 建模分析所得到的结果更准确,误差更小。砂轮架的装配可靠 性对整个数控磨床的可靠性有重要影响,因此可利用模型分析 的结果对砂轮架的装巸海弱坼节进行改进和控制。如模粬稳 态概率值较大的主轴轴承、主轴的组装以及砂轮的精度检验是 装配过程的薄弱环节,对其进行可靠性分析可知,需要对轴承 000C 间隙、轴承与卞轴的同轴度以及砂轮的静平衡进行控制。针对 C 以上问题,为了提高产品的装配可靠性,应有针对性地对砂轮 架装配过程的关键环节进行亘点控制,把相应控制措施落实到 00 装配工艺中去,达到提高数控磨床整休的可靠性水平的日的 0C C 4结束语 Ao A n A Ao0 00 D C 0 -5Ap 根据简化规则有1=1-1+1。同理,其他的模糊本文将三角模糊数引入到广义随机Pi网中,提出模糊 广义随札Ⅳe网的概念,并利用rGN模型对砂轮架装配过 交迁激发率也可求得。 程进行建模分析,根据同构的 Markov链得到品装配可靠度 3.2 FGSPN模型的可靠性分析与评价 指标,通过对匕分析讦明了该模型的正确性和可信性。同时根 根据模糊转移矩阵,由式(1)及表3的效据可求得各状态据计算结果对产品装配过程进行可靠性评价,提出装配工艺的 的稳杰概率为:x1=0.0480,x2=0.0514,x3=0.0487,x1 改进措施,为砂轮架裝配过程可靠性的提高提供了理论和数据 0.0428,x,=0.0396,x6-0.1323,x1-0.0985,xy-0.0820,x,-支持。针对变迁激发率的影响因素,本文未给出具体的研究分 0.1569,x10=0.1148,x1=0.1504,x12=0.0346。 析。为了提高模型的精度,在接下来的研究中需考虑外界囚素 根据砂轮架装配过程特性及 FGSPN模型的结构特征,结特别是环境因素对变迁激发率的影响。 合式(6)(7),利用模糊变迁激发率所得到的稳态概率,可得砂参考文献: 轮架的装配过程可靠度R=0.8576。 [1]邓正龙,过程系统的可靠性[M].北京:国石化出版社,1996: 同时给出由一般广义随机Peri网建模分析所得到的稳态 14-15. 概率及装配可靠度为:x1=0.0588,x2=0.0588,x3=0.0588,[2】 SUZUKI T, OHASHI T, ASANO M,eta, Assembly reliability eva x4=0.0588,x5=0.0588,x6=0.0588,x7=0.0588,x8=0.0588, luation method AREM)[C//Proc of the 10th International Confer- x=0.0588,x10=0.1765,x1=0.2353,x1=0.0588。由式(6) ence on Precision Engineering. New York: Springer, 2001: 937-94 (7)得到的装配过程可靠度R=0.9097。 L 3 SIIIBATA IL. Global assembly quality methodology: a new method fou 现对上述两种模型得出的结果进行比较分析。从该机床 evaluating assembly complexity in globally distributed manufacturing 厂的数据资料获得两种型号的若台数控磨床砂轮架的装配 id: Stanford University Press, 200 可靠度如表4所示 [4〗贾振元,马建伟,王福吉,等,多零件几何要素彩响下的装配产品 表4砂轮架装配过程可靠度数据 特性预测方法[J].杌械工猩学报,2009,45(7):168-173 「5王波,唐小青,耿如军,机械产品裝配关糸建模「J.北京航空航天 磨床型号 装配过程可靠度 大学学报,2010,36(1):71-7 0.87540.83980.8740.91120.8356 [6 ABDULLAH ' TA, POPPLE WELL K, PAGE C J. A review of the 0.87860.84360.88670.92020.8664 upport tools for the pro ess of assembly metho seleclion and assem 0.86780.84730.81870.90980.8736 Jl. International Journal of Production Research 0.79880.80560.85340.81590.8652 2003,41(11):2391-2410 (下转第730页) 730 计算机应用研究 第32卷 召回率上效果更好一些。这可能是因为词级别的地址识别边 界比字级别的地址边界更容易识别,字级别无法充分考虑过多7结束语 的字问关系,而间只要考虑相对较少的词问关系即可。 本文将基于CRF的地址抽取与规则抽取方法相结合,在 6.2CRF组合方式与规则抽取结合的结果 ACG算法指导下得到多个CRF分类器,抽取得到的结果绎过 实验选取搜狗实验室公开提供的2012年全网新闻语料组合形成具有较高准确率和召回率的最终结果,较大地提高了 ( Sogouca)屮的20000篇,其屮100000篇放入文档池待用,地址抽取的性能。后期的研究是将此方法用于人名、时间、组 80000篇作为训练语料,20000篇作为测试语料;作为测试参织机构等其他命名实休,并最终将其用于新闻简报的实现 照的还有MSRA的命名实体识别语料和《人民日报》1998年1 9 月的诘料。将80000篇训练文档随机分成8等份,每份10000 篇,文档集编号分别为#-1、爿、#、…、#,文档集#-1生成初 →4回据 一召凹率 试分类器,文档集、#…#为训练文档集。因为生成初试 K92 准确率 准确率 91 91 分类器时,文档集#-1的抽取结果会经过少量人工处理,听以 分类器 分类器 不会加入最终的迭代中。经过一段时间,迭代退出得到7个 (+规则抽取方法) (+规则抽取方法)Q CRF分类器,分别用这些CRF分类器及其组合对MSRA语料、 图3MSRA语料的结果图4《人民日报》1月语料的结果 《人民日报》1月语料和剩下的20000篇搜狗进行测试,然后 将CRF抽旼结果与规则拍取结果按照4.1节中所述合并,得 钊结果如表4所示。 表4三类语料地址抽取(组合)最终结果/% 14→召叵率 93霍确 测试语料 准确率回率 FI MSRA语料 分类器 (+规则抽取方法)Q 《人民日报》1月语料 y7.21 6.43 图5搜狗新闻文本(抽样)的结果 搜狗新闻文本(抽样)97.7396.4497.08 参考文献 同时,木文还单独用CHF进行抽取实验用来作为参照,结11 SUTTON C. MCCALLUM A. An introduction to conditional random 果如表5所示。 fields[ M]//Foundations and Trends in Machine Learning. [S 1.I 表5仅用CRF时的结果 New Publishers 2012 测试语料 准确率回率 [2』史海峰,姚建民基于CRF的中文命名实体识别研究[D].苏州 苏州大学,2010 MSRA语料 [3]廖氕桃.中文命名实体识别方法硏究_D.哈尔滨:哈尔滨工业大 人民囗报》1月语料96.5189.7493.00 学,2006 搜狗新闻文本(抽样)97.3691.4694.32 [4]鞠久朋,张伟伟,宁建罕,等.CRF与规则相结合的地理空间命名 实体识别[J.计算工程,2011,37(7):210-215. 从表4和5的结果可以看出,经过分类器组合方八抽取并[51 DEUFEMIA V,RsIM, TORTORA G. Sketched symbol recognition 与规则抽取方法结合后,所得的结果召回率得到了很大的提 using latent-dynamic conditional random fields and distance-based 高,提高了5~8个百分点。 clustering[ J]. Pattern Recognition, 2014, 47(3): 1159-1171 [6 KIM M. Semi-supervised learning of hidden conditional random fields 6.3组合方式的作用 for time-series classification[ J]. Neurocomputing, 2013, 119(11) 图3~5分别为三类测试语料在单个分类器及组合方式时 339-349. 系统召回率、准确率和F1值的情况。 [7 ELBELTAGI E, IIEGAZY T GRIERSON D. Comparison among five evolutionary-based optimization algorithms[J]. Advanced Enginee 从图3~5的结果可以看出,经过组合方式与规则抽取结 ring Informatics, 2005,19(1): 43-53 合处理后的结果比单个分类器与规则抽取结合的结果提升8]KIMH, COMPTON F. Improving the performance of a named enti 1~2个百分点。尽管每个分类器抽取出的地址大部分都重 ty recognition system with know acquisition[ M]//Knowledge Engineering and Knowledye Managemert. Berlin: Springer, 2012: 97 叠,但是通过各自互补还是有一定的提升空间。 113. (上接第726页 「II谢楠,李爱平,徐立云.基于广义随机Pei网的可重组制造单元 [7〗于嘉鹏,王成恩,健煕.基于最大一最小蚁群系统的装序列规 建模与分析方決[J].计算机集成制造系统,2006,12():828 划「J1.机械工程学报,012,48(23):152-166 834 [8] CASSANDRAS C G. Diserete event systerms: modeling and perfor-[12]张根保,崖有忐,柳剑,等.CO-HOW法在产品装犂过程可靠性 mance analysis[ M. Boston: Irwin Inc, 1993 分析中的应月[J.计算机应刑研究,2011,28(11):419)-4201 [9] HONG J E, BAE D H. Software modeling and analysis using a hierar--[I3]林闯.计算机网络和计算机系统的性能评价[M].北京:清华大学 chical object-oriented Petri nets[J]. Information Sciences, 2000 出版社,2001 130(1-4):133-164 [14]杜宾,菀华.多级保障系统的广义随机 Petri网建与分析[J]」 [1O] ZHA X F. An objeel-orienled know ledge hased Pelri net approach Io 北京理工大学学报,2009,29(11):1030-1034 ntelligent integration of design and assembly planning「J. Artificial「l5]盂宪刚,严洪森.基于模糊数Peti闷的简兰机电产品拆卸「J.计 Intelligent in Engineering 2000, 14(1): 83-11 算机集成制造系统,2010,16(4):717-723

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