典型文献
面向数字加工监控的边云工艺协同迁移
文献摘要：
智能制造是高端装备发展的必然趋势,设备智能运维对于保障数字加工质量及可靠性具有重要意义.在离散智能制造过程中,工艺多样性成为制约智能运维数字模型构建与实施的关键瓶颈.为此,提出一种边云协同的工艺知识迁移方案,融合应用边缘计算和云计算,实现智能运维模型的快速进化.首先,在云端训练PMsCNN模型,对历史工艺方案下设备的退化过程抽象建模;然后,利用新工艺方案下无标签的数据样本开展迁移学习,使PMsCNN适应新的工艺方案.相应地提出了一种改进型最大均值差异损失函数,克服数据不均衡难题;最后,将进化后的PMsCNN部署应用于边缘设备,在线实施设备智能运维.以设备核心基础件的性能运维为研究案例,验证了所提工艺知识迁移方案的先进性.相比于现有基于深度学习的监测方法,新工艺方案下测试准确率提升了20％以上,优于现有迁移诊断方法.
文献关键词：
状态监测;迁移学习;边云协同;并行多尺度卷积网络;性能退化
中图分类号：
作者姓名：
曹新城;姚斌;贺王鹏;陈彬强;卿涛
作者机构：
厦门大学航空航天学院,福建厦门361005;西安电子科技大学空间科学与技术学院,陕西西安710071
文献出处：
引用格式：
[1]曹新城;姚斌;贺王鹏;陈彬强;卿涛-.面向数字加工监控的边云工艺协同迁移)[J].西安电子科技大学学报（自然科学版）,2022(06):152-163
A类：
智能运维模型,PMsCNN,并行多尺度卷积网络
B类：
数字加工,高端装备,装备发展,加工质量,制造过程,数字模型,构建与实施,关键瓶颈,边云协同,工艺知识,知识迁移,融合应用,边缘计算,云端,工艺方案,下设,新工艺,无标签,迁移学习,改进型,最大均值差异,损失函数,数据不均衡,边缘设备,施设,基础件,监测方法,准确率提升,有迁移,迁移诊断,状态监测,性能退化
AB值：
0.342169
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