第２９卷第２期计算机集成制造系统Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．２２０２３年２月ＣｏｍｐｕｔｅｒＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓＦｅｂ．２０２３ＤＯＩ：１０．１３１９６／ｊ．ｃｉｍｓ．２０２３．０２．０１１收稿日期：２０２２－０３－３１；修订日期：２０２２－０７－２４。Ｒｅｃｅｉｖｅｄ３１Ｍａｒ．２０２２；ａｃｃｅｐｔｅｄ２４Ｊｕｌｙ２０２２．基金项目：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）。Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｉｔｅｍｓ：ＰｒｏｊｅｃｔｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ，Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．５２０６５０３３），ａｎｄｔｈｅＹｕｎｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＭａｊｏｒＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏ－ｇｒａｍ，Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．２０２２０２ＡＧ０５０００２）．基于注意力机制—门控循环单元—ＢＰ神经网络的智能多工序工艺参数关联预测阴艳超１，张曦１，唐军２＋，张万达１（１．昆明理工大学机电工程学院，云南昆明６５０５００；２．云南中烟工业有限责任公司，云南昆明６５０５００）摘要：鉴于流程制造工序间能质流耦合严重，性能指标影响因素众多，工艺参数时序特征显著，现有制造模式下难以精准预测产品质量，在分析流程制造工艺性能指标多维、强时序、关联耦合特征的基础上，提出一种基于注意力机制—门控循环单元－ＢＰ神经网络（ＡｔｔｅｎｔｉｏｎＡＭ－ＧＲＵ－ＢＰＮＮ）的多工序耦合参数关联预测方法。首先采用互信息方法筛选多态异构生产数据作为输入，建立ＣｏｎｖＧＲＵ自编码器，通过无监督学习对过程数据、工艺参数、操作参数等进行时序特征提取，同时引入时序注意力机制提取不同工序的耦合关联特征并进行向量嵌入，为不同工序的工艺参数分配注意力权重。在此基础上，设计Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ网络自学习不同时刻下工艺关联特征对质量性能指标的影响差异，再通过门控循环单元网络对重要的关联特征进行增强，并按照时序特征对单工序预测模型进行聚合，实现多工序时序特征融合，最后通过输出层ＢＰＮＮ神经网络精准预测产品工艺质量。实验表明，ＡＭ－ＧＲＵ－ＢＰＮＮ有效提高了预测精度，从多工序角度为生产线工序的加工过程控制提供了依据。关键词：流程制造；多工序耦合；注意力机制—门控循环单元－...
