一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法

本发明具体涉及一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法，属于面向微靶装配的工艺知识精准推送服务领域。

背景技术：

1、微靶作为一类精密复杂产品，智能装配是其生产模式的重要发展方向，而装配工艺知识推送是实现其智能装配工艺规划的重要途径和关键步骤。装配工艺知识推送是一种知识服务形式，其通过相关技术手段，在工艺人员进行装配工艺规划时，获取知识需求并通过需求匹配将合适的工艺知识推送给工艺人员。

2、目前，面向微靶装配的工艺知识推送研究较少，但依然包括但不限于基于内容的知识推送方法、基于规则的知识推送方法以及基于协同过滤的知识推送方法等。其中，基于内容的知识推送方法不能对用户潜在的兴趣进行挖掘，易造成过度特化的问题，基于规则的知识推送方法则在建立规则时存在依赖领域知识的问题，目前认可度最高且采用最多的技术为基于协同过滤的知识推送方法，由于其需要用户—项目评分矩阵才可完成推荐，同时为了提高工艺知识推送的准确性与针对性，以其他推荐方法为辅、以协同过滤推荐为主的混合推荐方法成为知识推送技术的着力点。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对现有的微靶装配工艺知识推送研究较少、工艺知识推送精准程度不高以及已有的基于协同过滤的知识推送方法存在冷启动等问题，提出了一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法，包括零件属性值关联度矩阵计算、零件属性—装配工具选择贡献度计算、装配工具—目标零件推荐值的协同预测以及微靶装配工艺知识推送的系统实现。

2、本发明的核心思想为：以已有相似零件与目标零件的工步属性值为输入，针对不同的属性值类型，获取基于零件属性值的相似度矩阵，随后通过灰色关联分析方法，得到基于属性值的关联度矩阵；同时，将零件的工步属性值与装配工具对相似零件的历史推荐值结合，通过灰色关联分析方法，得到零件的工步属性对装配工具选择时的影响程度，即零件属性—装配工具选择贡献度；然后基于零件属性关联度矩阵与零件属性—装配工具选择贡献度，计算得到已有相似零件对目标零件选择其对应装配工具的支持程度，并根据冷启动情况下的协同预测方法，得到装配工具—目标零件推荐值；最后以软件系统为平台，通过人机交互的方式，根据推荐值判断是否可直接重用使用所推荐装配工具的装配工艺，完成微靶装配工艺知识精准推送。

3、为达到上述目的，本发明是通过下述技术方案实现的：

4、所述知识本体构建及其装配序列生成方法，具体步骤如下：

5、步骤1、针对不同装配工步，分别设定选择对应工步装配工具时所关注的零件属性；

6、其中，将完成微靶装配的一道工序划分为取件、运送、放置、检测、调整及装配等六个装配工步；

7、步骤2、根据步骤1确定的工步属性，以已有相似零件与目标零件的工步属性值为输入，通过不同的属性值类型相似度计算方法，可以得到目标零件与已有相似零件基于属性值的相似度矩阵s；

8、其中，将零件的属性值类型分为精确数值型、区间数值型、布尔数值型以及模糊数值型等四种；

9、其中，矩阵中的元素sij为目标零件与第i个零件的第j个属性值的相似度；

10、步骤3、根据步骤2得到基于属性值的相似度矩阵，取矩阵中每一列最大值为max(sj)，得到灰色关联分析母序列r0，同时将矩阵中每一列元素作为比较序列；

11、步骤4、根据步骤3得到的母序列与比较序列，通过灰色关联系数计算方法，可得到目标零件与已有相似零件基于属性值的关联度矩阵c；

12、其中，矩阵中的元素cij为目标零件与第i个零件的第j个属性值的关联度；

13、步骤5、以装配工具对相似零件的历史推荐值为输入，并结合步骤2中的零件工步属性值，并选择装配工具对已有相似零件的历史推荐值最高的零件各属性值为参考，得到参考属性值向量β；

14、步骤6、根据步骤5得到的参考属性值向量β，对零件工步属性值进行偏离型归一化，得到归一化后的属性值矩阵；

15、步骤7、根据步骤6得到的归一化后的属性值矩阵，取推荐值序列为母序列x0，取属性值序列为比较序列，通过灰色关联系数计算方法，进一步的，得到在执行不同装配工步时，零件自身属性对装配工具选择的影响程度，即零件属性—装配工具选择贡献度向量γ；

16、其中，“步骤5至步骤7”与“步骤1至步骤4”为并列关系；

17、步骤8、根据步骤4得到的属性值关联度矩阵c以及步骤7得到的零件属性—装配工具选择贡献度向量γ，将两者结合可得到已有相似零件对目标零件选择其对应装配工具的支持程度向量rel；

18、步骤9、根据步骤8得到的支持程度向量rel，将rel中元素作为冷启动情况下协同预测方法的近邻集合判断依据，通过评分预测公式，进一步的，可预测得到装配工具—目标零件推荐值；

19、步骤10、本发明提供了一种实现基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法的软件系统，系统通过人机协同的方式，工艺人员根据步骤9得到装配工具—目标零件推荐值，判断是否装配工具可直接重用，“是”则直接推送该装配工具在执行对应装配工步时的装配工艺内容，完成微靶装配工艺知识精准推送；

20、其中，软件系统由技术支撑层、装配知识资源层、装配知识库层、装配知识服务层、服务接口层及系统界面层组成。

21、至此，从步骤1到步骤10，完成了一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法。

22、有益效果：

23、本发明所述的一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法，与其他知识推送方法相比，具有如下有益效果：

24、1.所述方法中在相似产品装配案例匹配的基础上，对装配工艺知识推送模式进行了细化，有效提高了工艺知识推送精确性与针对性；；

25、2.所述方法的工艺知识推送模式解决了在现有微靶装配过程中对熟练工人依赖性过强、装配可靠性差、一次装配成功率低等瓶颈问题，提高了实际生产中微靶的装配效率，缩短了生产周期，提高了微靶器件的一次装配成功率。

技术特征：

1.一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法，其特征在于：具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法，其特征在于：步骤1中将完成微靶装配的一道工序划分为取件、运送、放置、检测、调整及装配等六个装配工步。

3.根据权利要求2所述的一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法，其特征在于：步骤2中将工步属性值类型划分为精确数值型、区间数值型、布尔数值型以及模糊数值型等四种。

4.根据权利要求3所述的一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法，其特征在于：“步骤5至步骤7”与“步骤1至步骤4”为并列关系。

5.根据权利要求4所述的一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法，其特征在于：软件系统由技术支撑层、装配知识资源层、装配知识库层、装配知识服务层、服务接口层及系统界面层组成。

技术总结
本发明涉及一种基于灰色关联分析的微靶装配工艺知识推送方法，属于工艺知识精准推送服务领域。划分装配工步，设定选择对应工步装配工具时所关注的零件属性；针对不同属性值，获取零件属性值相似度矩阵，进而得到属性值关联度矩阵；同时基于装配工具对相似零件的历史推荐值，得到零件属性—装配工具选择贡献度；然后基于零件属性关联度矩阵与零件属性—装配工具选择贡献度，得到目标零件选择不同装配工具时的支持程度，经过协同预测，得到装配工具—目标零件推荐值；最后通过人机交互软件平台实现装配工艺知识精准推送，指导完成装配工艺规划。所述方法解决了微靶装配工艺知识推送精确度差的问题，可以保证装配质量、提高装配效率及缩短生产周期。

技术研发人员：史玲玲,龚汗青,杜逸民,张之敬,金鑫
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12