一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法，包括建立起复杂机电装备的多物理耦合模型，明确机电设备装备性能指标，建立样本点；将样本点输入多物理耦合模型，获得响应值，样本点及响应值进行混联抽样，生成数据集；对数据集进行预处理剔除离群点、噪声点及异常值作为训练集；对训练集明确目标函数，使用神经网络进行训练，迭代优化参数，直至达到最佳拟合效果，获得替代模型；使用替代模型进行分析，获得输入参数、输出响应的实体以及对应关系；建立知识图谱；使用知识图谱，经过语义检索和知识推理进行复杂机电装备性能评价。本发明专利技术使用替代模型效率高、准确率高，可以为后续的机电装备性能评价提供更加完善的支撑。加完善的支撑。加完善的支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法


[0001]本专利技术涉及机电装备性能评价领域，尤其是一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法。

技术介绍

[0002]复杂的机电装备的性能指标有很多的种类，比如说效率，可靠性，安全性，精度等，不同的机电装备的性能评价主体不同，比如数控机床的精度，一些加工设备的安全性等，这些不同的机电装备的性能指标可能要是用不同的方法来进行分析，这对于我们综合评价一个机电装备，带来了很大的麻烦，而且机电装备的不同部件可能会对于总体的性能产生不一样的影响。进行性能评价涉及到多学科，多目标的复杂分析问题。
[0003]对于复杂机电装备性能评价还涉及到多变量参数，分析目标与输入参数之间的高度非线性，大规模优化参数，大量的循环迭代问题。如果基于有限元模型或者多物理场耦合模型直接的对于机电装备进行仿真来获得性能评价，计算量极大，需要消耗大量的时间，现在已有的计算的平台很难承担起如此大的计算量，为了提高计算的效率，降低仿真的时间。
[0004]对于不同的机电装备进行性能评价，需要对于各个学科不同知识进行综合分析，要研究不同要素之间的联系和影响，常见的表格，图像都不能满足这个需求。可以使用知识图谱的方法来建立起不同实体之间相互联系的对应关系，在使用查询的方法，找到不同性能指标所对应的影响因素实体，但是现有技术中的知识图谱构建方法常常是从专家经验或者已有的知识库中获得，知识图谱不够完善，缺少实体以及属性，对应关系，而且通过实践过程不断更新知识图谱，有更新周期大，实体命名方式不规范，实体对应关系冗余等问题。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术中存在的上述问题，本专利技术提出一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1，建立起复杂机电装备的多物理耦合模型，明确机电设备装备性能指标，建立输入的样本点；
[0008]步骤2，将样本点输入多物理耦合模型，获得响应值，样本点及响应值进行混联抽样，生成数据集；
[0009]步骤3，对步骤2所得的数据集进行预处理剔除离群点、噪声点及异常值作为训练集；
[0010]步骤4，对步骤3所得训练集明确目标函数，使用神经网络进行训练，迭代优化参数，直至达到最佳拟合效果，获得替代模型；
[0011]步骤5，使用步骤4所得的替代模型进行分析，获得输入参数、输出响应的实体以及对应关系；
[0012]步骤6，建立知识图谱；
[0013]步骤7，使用步骤6所得的知识图谱，经过语义检索和知识推理进行复杂机电装备性能评价。
[0014]上述的一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法，所述步骤1中建立复杂机电装备的多物理耦合模型具体包括：明确复杂机电装备在工作过程中参与部分，使用有限元分析方法建立不同部分的模型，建立的模型，搭建Matlab/simulink系统建立仿真模型，建立与系统相关的数学模型，并以仿真结果为初始条件在仿真平台进行多物理场仿真计算。
[0015]上述的一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法，所述步骤6的具体过程包括：
[0016]步骤6.1，对步骤5所得的数据进行预处理；
[0017]步骤6.2，对步骤6.1所得数据完成实体命名及术语规范化；
[0018]步骤6.3，提取不同实体、实体关系和实体属性信息，形成本体化的知识表达；
[0019]步骤6.4，将步骤6.3所得的知识进行整合，消除矛盾和歧义，将合格的知识加入知识图谱中。
[0020]上述的一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法，所述步骤6.1中预处理的方法包括对数据进行规范化、离散化、稀疏化处理。
[0021]上述的一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法，所述规范化处理采用的方法包括聚类算法、KNN算法、SVM算法。
[0022]上述的一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法，所述离散化处理采用的方法包括等频法、等宽法、聚类法。
[0023]本专利技术的有益效果是，使用替代模型生成的响应与输入都是结构化数据，可以略过预处理部分，直接进行实体提取、关系抽取、属性抽取；可以更加方便的进行合并外部知识库，处理数据层和模式层的冲突；可以更加快速高效的获得大量的实体关系和属性，扩充知识图谱；
[0024]知识图谱中的一些不够完善的实体以及其属性，可以通过建立好的替代模型经过拟合响应后，丰富已经存在的实体关系和属性；一些有益的知识还可以帮助建立更符合实际，拟合更好的的替代模型；获得的知识图谱，可以为后续的机电装备性能评价提供更加完善的支撑。
附图说明
[0025]下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。
[0026]图1为本专利技术多物理场耦合模型建立流程图；
[0027]图2为本专利技术替代模型的建立过程流程图；
[0028]图3为本专利技术使用替代模型建立知识图谱的流程图；
[0029]图4为本专利技术实施例流程图。
具体实施方式
[0030]为使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方
式对本专利技术作详细说明。
[0031]本实施例公开了数控机床的性能评价方法，具体流程如图4所示，步骤1：建立多物理场耦合模型：如图1所示，使用solidworks建立数控机床的三维部件并完成装配，使用Abaqus建立起机床机构应力应变分析模型，使用Simscape对于机床电气控制装置进行建模，结合使用Amesim建立数控机床进给轴液压传动的动态模型，连接建立的各种模型，建立与系统相关的数学模型，搭建Matlab/simulink系统建立机床的仿真模型，抽象出不同物理量之间的数学关系，如主轴转速与刀具产热量之间的关系，孔轴配合误差与加工效率之间的关系，使用不同物理量的数学关系在comsol仿真平台建立起多物理场耦合模型。
[0032]步骤2，构建数据集，对数据集中的正态分布量按照拉以达法则进行除离群点、噪声点及异常值得到训练集，对其他的可以使用DBSCAN方法，孤立森林的方法来去除噪声点异常值：根据对于机床设备性能评估内容以及影响因素，譬如当评价机床的作业精度指标时，首先在建立的理想模型中输入给定的CNC加工中心程序代码，经过进行一系列轨迹插补运算，输入到建立好的伺服控制装置和机床传动装置模型中，并且记录此时一批零件连续加工结果，以此作为重复定位精度。然后要依据行业经验公式和已有的知识库，明确影响机床作业精度的因素，一般考虑部件制造装配误差，立柱底座刚度，以及环境温度的影响，以及导致误差的构件，明确误差来源(机床主轴，导轨等)构件的尺寸，形状，位置误差，不同部件的配合误差，材料，结合工况环境因素确立输入量，对于不同的部件，分别使用考虑制造误差的影响的部件去替换多物理场耦本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，建立起复杂机电装备的多物理耦合模型，明确机电设备装备性能指标，建立输入的样本点；步骤2，将样本点输入多物理耦合模型，获得响应值，样本点及响应值进行混联抽样，生成数据集；步骤3，对步骤2所得的数据集进行预处理剔除离群点、噪声点及异常值作为训练集；步骤4，对步骤3所得训练集明确目标函数，使用神经网络进行训练，迭代优化参数，直至达到最佳拟合效果，获得替代模型；步骤5，使用步骤4所得的替代模型进行分析，获得输入参数、输出响应的实体以及对应关系；步骤6，建立知识图谱；步骤7，使用步骤6所得的知识图谱，经过语义检索和知识推理进行复杂机电装备性能评价。2.根据权利要求1所述的一种基于替代模型和知识图谱的复杂机电装备性能评价方法，其特征在于，所述步骤1中建立复杂机电装备的多物理耦合模型具体包括：明确复杂机电装备在工作过程中参与部分，使用有限元分析方法建立不同部分的模型，建立的模型，搭建Matlab/simulink系统建立仿真模型，建...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩旭，刘贵杰，王泓晖，谢迎春，田晓洁，冷鼎鑫，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：