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申请/专利权人：宝鸡宏顺达钛业有限公司
摘要：本发明涉及分配器生产领域，本发明涉及一种基于人工智能的分配器生产监测方法，该方法包括：基于分配器工作图像和生产状态标签训练神经网络模型，通过输入图像得到多个生产状态概率，并进行聚类生成多个生产状态类别，每个类别对应隐马尔科夫模型的一个标签。利用历史数据中的钻孔速度作为观察序列训练隐马尔科夫模型。采集当前钻孔速度序列，根据隐马尔科夫模型预测未来生产状态类别，若预测未来状态不安全，则调整钻孔速度。整个方法综合运用人工智能技术对分配器生产过程进行监测，对实现生产过程的高效、稳定和可持续发展具有重要的意义。
主权项：1.一种基于人工智能的分配器生产监测方法，其特征在于，包括：根据历史数据中，分配器的工作图像和对应的生产状态标签，得到训练好的神经网络模型；将分配器的工作图像输入所述训练好的神经网络模型，得到生产状态概率，所述生产状态概率表示摇臂钻处于安全状态的概率；对多个所述生产状态概率进行聚类，得到多个聚类簇，对应多类生产状态，每一类生产状态对应隐马尔可夫模型的一个标签，包括：通过密度聚类方法进行聚类，并根据轮廓系数法确定聚类结果，将每个聚类簇中安全状态概率的均值从大到小排序，将均值最大的聚类簇中的安全状态概率的隐状态标签设置为1，均值次大的聚类簇中的安全状态概率的隐状态标签设置为2，以此类推，为每个安全生产概率设置一个隐状态标签；将历史数据中摇臂钻的钻孔速度作为观察序列，结合已经分配的隐状态标签，训练隐马尔科夫模型；采集到时刻的当前钻孔速度序列，根据训练好的所述隐马尔科夫模型求出时刻的生产状态所属类别；若时刻的生产状态所属类别不符合安全要求，调整钻孔速度；所述调整钻孔速度，包括：在训练隐马尔科夫模型过程中，记录参与训练的多个钻孔速度序列，以及分类到相应生产状态类别的概率；查找其中一个钻孔速度序列，使其满足：，式中，表示摇臂钻的最佳钻孔速度序列，表示钻孔速度序列对应的一个生产状态所属类别的概率，表示当前钻孔速度序列，表示第个钻孔速度序列和当前钻孔速度序列之间的欧式距离，为自然常数；按照所述钻孔速度序列控制所述摇臂钻。
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