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　　对工业产物格料的苛苛条件饱动了质料预测措施的发达。产物格料与成立工艺的联系影响模子具有强耦合、时序合联和非线性的特色。守旧的检测措施因为检测时候长，无法正在线反应南宫28，正在运用上存正在节制性。因为流程数据中包括了工艺调治以及处境震荡新闻，可能充塞反响坐褥流程，是以基于流程数据的质料预测模子取得了越来越普及的运用。然而常睹的预测模子平常是基于具体的流程数据兴办整体模子，而打针成形、压铸成形等工业坐褥流程是类型的众时段流程，差别坐褥时段中的流程变量具有差别的动作特性，对产物格料有差别的影响。同时，差别的流程变量和时候点平常对产物格料存正在不行水准的影响，而正在以往的酌量中，各流程变量以及各时候点平常被平等的处置，导致要害变量以实时候新闻的失落。可睹，目前摸索庞杂工业坐褥流程中产物格料的精准预测措施仍是摆正在酌量职员眼前的困难。

　　针对上述困难，赵朋熏陶团队报道了一种用于工业产物格料预测的众时段双留心力LSTM神经汇集。应用轮回神经汇集和双留心力机制达成庞杂工业流程产物格料的精准预测，兼具工艺时段智能划分与要害工艺特性提取，充塞显示了该措施正在工业智能化、大数据处置等方面的运用潜力。该处事以“A Multiphase Dual Attention-Based LSTM Neural Network for Industrial Product Quality Prediction” 为题楬橥正在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》(IF=)上，作品第一作家是浙江大学呆板工程学院博士生董正阳、博士生潘毅峰为配合第一作家。通信作家为赵朋熏陶，论文作家团队成员均来自浙江大学流体动力底子件与机电体系宇宙核心尝试室。

　　该处事提出了一种基于众时段划分与双留心力的预测模子，称为PDA-LSTM。该处事提出的措施由两个重要模块构成：工艺时段划分模块（图1(a)）和质料预测模块（图1(b)）。工艺时段划分模块将一齐输入数据服从现实操作时段实行对应的划分。质料预测模块中采用输入留心力和时候留心力机制来提取最合联的工艺参数和时候步长。具体道理图如图1所示。

　　为了从外面上注明该措施正在预测精度、时段划分与要害参数提取方面的有用性，最先兴办了数值模子并实行了验说明验。该措施预先对时段实行划分，以修筑针对特依时段的特定模子。如图2所示，时段划分的精度可达100%。是以，能够修筑一系列的工艺时段模子，而且能够更全数地提取每个时段内的特性。

　　图2. 提出措施的时段划分结果与数值模子线中显示了提出措施正在数值模子上的留心力权重结果，

　　。图3（a）显示了三个差别时段中的输入留心力权重漫衍，以提取要害变量。此中，9号、10号和12号变量，对一齐时段的结果都有较大的影响。而变量4和16仅正在第偶尔段与结果合联。其他变量对结果影响较小。预测的留心力权重与外面值有显着的对应相干，对结果影响较大的变量也被分拨了更大的留心力权重。差别时段的时候留心力权重如图3（b）所示。

　　图3. 正在数值模子上的留心力权重。蓝色显露从PDA-LSTM模子中得回的留心力权重，赤色是遵照数值模子外达式策画的外面值。（a）三个差别时段的输入留心权重;（b）三个差别时段的时候留心力权重。

　　为了进一步注明该措施正在现实坐褥中的有用性，对确实的打针成形坐褥试验实行的产物格料预试验证。如图4所示，尝试收集了由模内传感器和呆板传感器丈量的10个流程变量，蕴涵螺杆地方、螺杆转速、型腔压力、熔体温度等。要预测的质料目标是产物重量，这是注塑产物最常用的质料目标。产物重量是工艺类似性的目标，能够反响尺寸精度和呆板本能等。

　　图5显示了该措施与三种基准措施正在确实打针成形预测尝试中精度的比拟。所提出的PDA-LSTM措施的均方根偏差为0.1993g,正在四种措施中最低，精度相对待SVR提拔了37.3%，能够取得更切确的产物重量预测结果。

　　该处事是团队近期合于工业坐褥流程工艺智能优化与独揽合联酌量的最新发达之一，取得了邦度核心研发谋划、浙江省‘哨兵’“领雁”研发攻合谋划以及宁波市科技改进2025强大专项等项主意大肆援手。近年来，工业4.0饱动了工业规模的数字化转型和智能化升级，人工智能措施的运用受到了普及眷注。团队针对工业坐褥中厚壁零件的庞杂温度场精准独揽，应用广义预测独揽措施达成了高效、精准升温独揽（International Journal Of Heat And Mass Transfer, 2024, 218.），并正正在展开众状况传热流程中的动态温度预测合联处事。同时，团队应用产物温度场新闻，酌量基于红外图像识另外产物缺陷检测措施，为高质料、高巩固坐褥供给了改进性的办理计划。

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