【摘 要】
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针对零件尺寸异常检测中废品样本难以获取,并且特征维度不高的特点,提出一种建立基于数据分布特性的多元高斯分布模型对零件尺寸是否超差进行异常检测的方法.首先,通过利用极大似然估计计算模型的参数;其次,为了简化协方差矩阵求逆时的复杂性,使用平方根分解优化模型;最后,利用问题转化后的改进粒子群优化算法求解最优阈值.实验中将零件的长、宽、圆的大小作为模型的输入,通过真实数据验证该方法的准确率达到97.5％,耗时缩短到2.433 s,性能显著提升,表明此方法可以有效应用于尺寸超差故障检测.
【机 构】
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武汉工程大学机电工程学院,武汉 430205;武汉工程大学机电工程学院,武汉 430205;武汉工程大学化工装备强化与本质安全湖北省重点实验室,武汉 430205
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针对零件尺寸异常检测中废品样本难以获取,并且特征维度不高的特点,提出一种建立基于数据分布特性的多元高斯分布模型对零件尺寸是否超差进行异常检测的方法.首先,通过利用极大似然估计计算模型的参数;其次,为了简化协方差矩阵求逆时的复杂性,使用平方根分解优化模型;最后,利用问题转化后的改进粒子群优化算法求解最优阈值.实验中将零件的长、宽、圆的大小作为模型的输入,通过真实数据验证该方法的准确率达到97.5％,耗时缩短到2.433 s,性能显著提升,表明此方法可以有效应用于尺寸超差故障检测.
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