【摘 要】
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针对工业机器人机械轴健康管理中检测效率和精准度较低的问题,提出了一种机械轴运行监控大数据背景下的基于动作周期退化相似性度量的健康指标(HI)构建方法,并结合长短时记忆(LSTM)网络进行机器人剩余寿命(RUL)的自动预测.首先,利用MPdist关注机械轴不同动作周期之间子周期序列相似性的特点,并计算正常周期数据与退化周期数据之间的偏离程度,进而构建HI;然后,利用HI集训练LSTM网络模型并建立HI与RUL之间的映射关系;最后,通过MPdist-LSTM混合模型自动计算RUL并适时预警.使用某公司六轴工业
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广州510006;广东工业大学自动化学院,广州510006;广东工业大学计算机学院,广州510006;中国科学院云计算产业技术创新与育成中心,广东东莞523808;中国科学院云
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针对工业机器人机械轴健康管理中检测效率和精准度较低的问题,提出了一种机械轴运行监控大数据背景下的基于动作周期退化相似性度量的健康指标(HI)构建方法,并结合长短时记忆(LSTM)网络进行机器人剩余寿命(RUL)的自动预测.首先,利用MPdist关注机械轴不同动作周期之间子周期序列相似性的特点,并计算正常周期数据与退化周期数据之间的偏离程度,进而构建HI;然后,利用HI集训练LSTM网络模型并建立HI与RUL之间的映射关系;最后,通过MPdist-LSTM混合模型自动计算RUL并适时预警.使用某公司六轴工业机器人进行实验,采集了加速老化数据约1500万条,对HI单调性、鲁棒性和趋势性以及RUL预测的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)、误差区间(ER)、早预测(EP)和晚预测(LP)等指标进行了实验测试,将该方法分别与动态时间规整(DTW)、欧氏距离(ED)、时域特征值(TDE)结合LSTM的方法,MPdist结合循环神经网络(RNN)和LSTM等方法进行比较.实验结果表明,相较于其他对比方法,所提方法所构建HI的单调性和趋势性分别至少提高了0.07和0.13,RUL预测准确率更高,ER更小,验证了所提方法的有效性.
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随着社交网络的发展,对其包含的海量文本进行情感分析具有重要的社会价值.不同于普通文本分类,短文本情感分类需要挖掘隐含的情感语义特征,具有极大的难度和挑战性.为了能在更高的层次上得到短文本的情感语义特征,提出了一种多头注意力记忆网络(MAMN)用于短文本情感分类.首先,利用n元语法特征信息和有序神经元长短时记忆(ON-LSTM)网络对多头自注意力机制进行改进,以对文本上下文内联关系进行充分提取,使模型可以获得更丰富的文本特征信息.然后,利用多头注意力机制对多跳记忆网络的结构进行优化,使得在拓展模型深度的同时
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域自适应的目的是利用有标记(源)域中的信息来提高未标记(目标)域模型的分类性能,且这种方法已经取得了不错的成果.然而在具有开放性的现实场景下,目标域通常包含源域中未观察到的未知类样本,这被称为开放集域自适应问题.传统的域自适应算法对这样具有挑战性的场景设定无能为力,因此提出了渐进式分离的开放集模糊域自适应算法.首先,基于引进隶属度的开放集模糊域自适应算法,探索了逐步分离目标域中已知类和未知类样本的方法;然后,仅将从目标域中分离出的已知类与源域对齐,从而减小两个域之间的分布差异,进行模糊域自适应.所提算法很
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文本特征是自然语言处理中的关键部分.针对目前文本特征的高维性和稀疏性问题,提出了一种基于Word2Vec词嵌入和高维生物基因选择遗传算法(GARBO)的文本特征选择方法,从而便于后续文本分类任务.首先,优化数据输入形式,使用Word2Vec词嵌入方法将文本转变成类似基因表示的词向量;然后,将高维词向量模拟基因表达方式进行迭代进化;最后,使用随机森林分类器对特征选择后的文本进行分类.使用中文评论数据集对所提出的方法进行实验,实验结果表明了优化后的GARBO特征选择方法在文本特征选择上的有效性,该方法成功地将
针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题,提出了基于动态注意力和多角度匹配(DAMPM)的答案选择模型.首先,调用预训练语言模型的嵌入(ELMo)获得包含简单语义信息的词向量;接着,在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声,从而更好地得到问句和答案句的句子表征;其次,在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互;然后,利用双向长短期记忆(BiLSTM)网络对匹配层输出的句子向量进行拼接;最后,通过分类器来计算拼接向量的相似度大小,从而得
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