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为解决航天产品因制造过程的随机性和动态性而在复杂的多变量加工过程中表现出非线性或多模态等特性,用传统多变量过程控制方法无法有效监控的困难,提出了一种基于自组织混合模型(SOMM)的过程监控方法,以实现非线性和多模态等过程的状态建模和在线异常监控。采用自组织映射结合混合模型,对非线性和多模态等过程状态进行建模,设置控制图阈值;提出了基于最小欧氏距离和负对数似然值的制造过程控制图,在线识别和评估制造过程运行状态。设计的基于SOMM的制造过程监控系统由离线建模和在线监控两部分组成。为验证所提方法在非线性和多模态制造过程中的监控效果,进行了两个仿真实验,并与主元分析、自组织映射等传统监控方法性能进行比较。实验结果表明所提方法在非线性及多模态过程中均有更好的过程监控性能,可用于航天产品加工过程的质量控制。 相似文献
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过程挖掘算法是从管理信息系统产生的事件日志中提取信息、发现知识并实现工作流建模的工具,也是目前工作流最主要的建模工具。然而现有的过程挖掘算法存在准确度较低、运行时间长和拟合度过高等问题,影响最终工作流模型的准确率。提出了一种基于统计α算法的过程挖掘算法,在保证算法较高的准确率和合适的拟合度的同时,降低算法运行时间,保证了算法的效率。首先,提出了重名活动识别算法,作为过程挖掘的预处理活动,提高了算法的准确性;其次,提出了统计α算法作为过程挖掘核心算法,有效消除了事件日志中噪声的影响;最后,提出了新的非自由选择结构识别算法,进一步提高了算法的鲁棒性和准确率。通过仿真实验和真实案例验证了该算法在准确率和运行时间上的优越性。 相似文献
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