基于行为校验与偏差组合的过程模型修复

模型修复通过对偏差行为的合理调整,改善事件日志与业务流程之间的一致性性能.采用自循环插入方式对日志中可观测的偏差活动进行模型修复,将优先考虑适合度的提升而忽视精度.为获得事件日志与过程模型之间不可回放的行为模式,根据行为关系将其可达活动图表划分为若干个片段并进行服从性校验.利用回放过程中行为模式所产生的最优对齐检测偏差的发生、位置以及潜在行为关系,将具有直接跟随关系的偏差元素构建为可修复的子结构,从而通过减少事件日志中的偏差个数而改善精度.通过实验使用M-repair插件在不同数据集上进行评估,结果表明该方法相较于现存方法在保证适合度的前提下可显著提升精度.     

基于Artifact生命周期的业务流程一致性检查

为检查业务流程日志中对关键业务数据的操作和预定义模型中的操作是否存在偏差,提出一种基于Artifact生命周期的业务流程一致性检查方法。基于Petri网建立了业务流程关键数据Artifact的生命周期模型。给出Artifact实例日志,采用A*算法查找日志中的Artifact实例轨迹与模型中活动序列的最佳对齐,计算活动—属性关联拟合度。最后,实现了一个原型系统,结果表明以数据为中心进行一致性检查为流程分析和改进提供了有效的方法。     

基于Petri网可达图的业务对齐方法

为提高过程挖掘中计算最优对齐的效率,提出一种基于Petri网可达图的业务对齐方法。首先,根据给定事件日志,提取其包含的活动子集;然后,将子集中包含的活动映射到变迁,构建花型日志模型;进一步,计算花型日志模型与过程模型之间的乘积模型及其可达图;最后,给出算法在可达图中查找出事件日志中全部迹与过程模型之间基于给定代价函数的一个最优对齐和所有最优对齐。从理论上证明了该方法的适用性与有效性。通过仿真实验,验证了该方法的可行性与优越性。     

基于直接后继关系对齐的过程符合性检测

针对现有的符合性检测方法大都基于单个活动的对齐,且只给出模型与日志的快速匹配方法,存在非块结构模型不敏感的问题,提出一种基于直接后继关系对齐的过程符合性检测方法。首先,根据直接后继关系得到模型与日志相关属性,并以紧邻活动对的方式展现出来。其次,根据基于紧邻活动对的最优对齐算法(AAP),得到轨迹的最优匹配活动对序列,提出基于最小代价的单条迹与模型的拟合度函数,并给出拟合度算法(DFA),计算日志与模型的拟合度。最后使用实际案例对所提方法进行了评估,结果表明:该方法能够正确计算过程模型与日志之间的拟合度,且具有较好的时空复杂度。     

基于Petri网的事件日志与过程模型对齐方法

为了提高过程挖掘中计算最优对齐的效率,提出一种基于Petri网的事件日志与过程模型之间的快速对齐方法——RapidAlign方法。该方法在观察日志的同时运行模型,比对日志活动与模型活动,从而得到日志移动、模型移动和同步移动;根据移动类型计算代价值,并记录日志和模型的当前状态;选取代价值最小的状态继续日志的观察和模型的运行,直到日志和模型均到达结束状态。最终生成一个最优对齐图,其源节点到终节点之间的路径包含了基于标准似然代价函数的事件日志与业务过程模型之间的所有最优对齐。对RapidAlign方法的适用性进行了详细且严格的描述,从理论上证明了该方法的正确性与有效性。通过仿真实验,验证了RapidAlign方法的优越性。     

AOI系统定位偏差分析与标定算法

为了补偿AOI(AutomaticOpticalInspection)机械运动偏差,提高检测程序中元件的定位精度,提出了基于多项式插值的元件坐标标定算法。首先,通过一组实验对检测程序中产生元件偏差的原因进行了定量分析。然后,建立了坐标标定模型,并提出了元件偏差补偿算法。即通过建立网格划分模型,并使用标定坐标来对运动偏差进行补偿,以网格为单位利用多项式插值逼近变形函数标定元件坐标。最后,通过在线编程实验,验证了算法的有效性,并综合比较得出了分段线性插值标定为最优标定算法。     

基于投影法的摆线齿轮齿廓偏差检测及分析

摆线齿轮齿廓偏差与其传动平稳性、运动精度等有直接联系。针对目前摆线齿轮检测过程中存在检测效率低、检测样本不足等问题,提出了以影像测量技术为平台的摆线齿轮齿廓偏差检测的一种非接触检测方法。基于光学影像测量系统和Sobel边缘检测算法,得到了被测摆线齿轮全齿廓图像和实际齿廓边缘点坐标;基于摆线齿轮齿廓方程和分割逼近法,得到了沿测量点处法线方向上的理论坐标值,建立了齿廓偏差求解模型,实现了摆线齿轮全部轮齿齿廓偏差的测量,并对引起摆线齿轮齿廓偏差的因素进行了分析,为摆线齿轮齿形设计与制造提供依据。     

基于Petri网基本结构的相似最优校准计算方法

为了提高事件日志与过程模型之间一致性检查的效率,提出一种基于Petri网基本结构的相似最优校准计算方法。根据网上购物流程建立Petri网模型,计算给定迹与模型之间的所有最优校准。分析发现有些最优校准包含的移动集合完全相同,只是移动出现顺序不同,定义为相似最优校准。通过对相似最优校准的性质进行分析得出定理与推论。定义最优校准相似关系和等价关系,给出了最优校准集合的划分方法,该方法可选取代表项,体现迹与过程模型之间的所有偏差。通过分析四种工作流模式提出多阶段校准算法,用于求解Petri网模型与约束迹之间相似最优校准代表项。仿真实验例证了该相似最优校准方法的正确性和有效性。     

基于Geomagic Qualify的工件偏差检测技术

以某汽车翼子板为例,结合产品工件的自身特点,通过Handyscan手持式自定位三维扫描仪对其扫描得到点云数据,利用逆向造型软件对点云进行数据处理,应用Geomagic Qualify软件,把点云与原始设计模型进行对齐、3D比较,检测产品工件的尺寸偏差,分析偏差来源,为实际设计改进提供技术依据。     

基于点云数据的复杂型面数字化检测技术研究

针对设计制造流程中复杂型面检测难的问题,建立了由数据获取、点云与计算机辅助设计模型匹配及偏差分析组成的数字化测量系统。采用格雷码加相移技术的三维非接触式光学测量技术,获取了待测零件的表面数据。为满足光学三角法要求,在测量机构中采用了定制光栅,提出了具有小扰动的改进最邻近点迭代算法进行点云与计算机辅助设计模型的准确匹配。在偏差分析中采用多分辨率层次分析法对测量点云与计算机辅助设计模型进行比较,为设计人员及时提供了精度分析数据,使设计制造检测成为一个反馈系统。以某型号轿车车灯配光镜为例,验证了该系统的可行性。     

车身柔性薄板件搭边焊接接头的回弹偏差模型

当前汽车车身薄板件点焊回弹模型采用薄板端部的点接触模型,未考虑实际点焊工艺中设置的搭边量,因此不适用于实际装配质量分析。通过对柔性薄板定位装配过程的研究及实际点焊生产工艺的分析,建立了面接触搭边悬臂梁结构,并在对焊接接头受力分析的基础上提出了一种考虑搭边量的点焊回弹偏差数学模型,后与无搭边回弹偏差模型作参数敏感性对比分析。最后,通过分析矩形薄板件实例的装配偏差,表明了该偏差分析模型的有效性。     

不完备事件日志下的业务系统变化检测及模型修复方法

业务系统在演进过程中不可避免地引入变化因素,如何将演进中的变化因素对系统模型进行修复具有实际意义.现有模型修复主要针对原始参考模型和完备日志进行,存在原始参考模型未知和不完备日志的局限性.因此,提出基于不完备日志的变化检测方法,在系统原始模型未知的情形下,利用活动的比较矩阵(行为轮廓矩阵)描述事件日志的Delete、Insert和Move变化操作,从而发现原始事件日志同系统实际日志的局部变化偏差域,根据日志偏差域对原始日志发现的模型进行修复,提出7个实现模型修复的算法.最后,通过ProM工具对所提方法进行了仿真和实验,实验结果表明了方法的有效性和正确性.     

基于光学扫描测量数据的叶片型面偏差分析研究

为了满足叶片型面快速检测的需要,研究基于光学扫描测量数据的型面偏差分析技术.详细描述光学扫描测量的原理及数据采集过程,运用基于特征点的预配准和SVD-ICP算法来进行测量模型与CAD理论模型的配准定位,通过UG/API函数获取截面数据,对截面数据进行偏差计算,得到偏差情况统计结果.同时在偏差计算的过程中,针对叶片检测中截面各区域公差要求不一样的情况,提出一种基于轮廓线参数化的公差带设计方法,使得公差带的设计更好地符合实际检测的需要.基于上述算法,综合运用VC+ +,UG/API和VTK等工具,开发了叶片型面偏差分析软件,对于实现叶片型面的快速检测具有重要意义.     

基于网格曲面形状修改的柔性件装配偏差分析

柔性件装配偏差有限元分析方法中的敏感度矩阵来源于产品的理论数学模型,而理论数学模型与实际模型之间存在一定的外形差异,会产生很大的分析误差。针对该问题,提出了一种装配偏差分析的改进方法,即根据产品理论外形和误差源数据,运用网格曲面变形方法获取逼近零件实际形状的数学模型,代替理论数学模型进行装配偏差分析。开展了金属薄板的装配回弹试验以及飞机壁板件的装配偏差分析计算,使用仿真、试验及测量等手段获取了各类偏差分析结果,并进行比较。数据表明,装配偏差分析误差可减小到5%以内。     

基于Artifact操作日志的业务流程挖掘

为发现业务流程中的有用知识,结合以数据为中心的业务流程管理与流程挖掘技术,通过记录业务流程中关键数据实体的操作、操作者和操作时间,建立Artifact操作日志。基于Artifact操作日志进行流程挖掘,发现流程中的Artifact生命周期模型,分析流程中Artifact实例之间的依赖关系和执行者之间的社交网络关系,给出违规流程的查找算法。研究结果表明,以数据为中心进行业务流程挖掘能够发现关键业务数据之间的交互关系,为分析流程的正确性提供有效的方法。     

基于机器视觉的直齿轮齿距偏差检测

针对直齿轮齿距偏差测量难度大、测量精度低的现状,文章采用机器视觉技术对直齿轮的齿距偏差进行检测。通过机器视觉系统获取齿轮图像,利用改进的Zernike矩亚像素边缘检测算法进行齿轮边缘检测;利用重心法求取齿轮几何中心,利用统计连通域法求取齿数,利用凸包法计算齿顶圆半径并计算获取齿根圆半径,通过齿顶圆公式计算模数,通过分度圆公式计算分度圆半径;依据测量结果给出了齿轮齿距偏差的测量方法,通过测量结果与直齿轮实际尺寸对比和分析,证明了该算法的合理性,可以实现齿距偏差的有效检测。     

锥齿轮齿距及齿形偏差测量与分析方法

研究了基于齿轮测量中心的锥齿轮齿距偏差和齿形偏差测量与分析方法及其实现技术。该方法应用齿轮啮合理论,根据锥齿轮齿面成形方法,建立了齿面几何参数计算模型;在齿面上建立测量网格,控制齿轮测量中心四轴运动使齿面和测头于测量网格点接触,采集实际坐标轴及测头读数;应用B样条法构造实际齿面,计算其齿形偏差。在此基础上,开发了基于哈量集团公司制造的390X系列齿轮测量中心的实现软件系统。30家锥齿轮制造企业实际应用表明,该软件系统为提高锥齿轮精度、减小齿形偏差提供了先进的测量与分析手段。     

一种新型齿轮综合偏差测量齿轮及测量原理

传统渐开线齿轮综合偏差的检测常采用齿轮单面啮合法和齿轮双面啮合法。由于2种方法的测量原理及测量参数等不同,需采用齿轮单啮仪和齿轮双啮仪2种仪器分别进行测量,从而分别获得被测齿轮的切向综合偏差和径向综合偏差,2种偏差无法通过一次啮合检测得到。针对传统齿轮综合检测的不足,设计了一种由2个特殊半齿测量齿轮组成的新型测量齿轮,提出了一种新的齿轮综合偏差测量原理,并给出了其综合偏差结果的评定方法。该测量齿轮与被测齿轮通过一次类单面啮合测量,获得产品齿轮两侧齿面的切向综合偏差和径向综合偏差,明显提高了渐开线齿轮综合偏差的检测效率,降低了在测量设备上的投资。     

基于事件日志增强的时序活动表示学习方法

传统业务流程建模与分析任务中通常将活动表示为离散符号,损失了一定的语义信息。针对这一问题,提出了时序活动表示学习方法,使用多维实数向量对活动语义进行量化表示,为深度学习等现代人工智能技术在业务流程建模与分析中的应用提供基础支持。首先利用过程模型对事件日志的高层次抽象能力,通过过程模型挖掘及仿真对原始事件日志进行增强,扩大事件日志规模并强化活动关系统计信息;然后设计了融合活动关系和执行时间信息的向量表示学习算法,从增强后的事件日志中学习活动向量表示。通过在一个公开的真实医院诊疗日志语料上开展的实验研究验证了所提方法相比于传统的词向量学习方法具有明显优势。     

一种高精确度的过程模型修复方法

为了解决现有方法修复的过程模型精确度不高的问题,提出一种高精确度过程模型修复方法。为了便于确定偏差的位置,基于Petri网可达标识提出扩展校准的概念。针对扩展校准中的日志动作收集形成子日志,并将子日志挖掘出的子过程插入原模型中,避免了现有方法由于添加自环导致这一子过程多次重复发生的问题。结合Petri网的过程树,通过查找过程树的非叶子节点,能够定位到Petri网的选择结构。针对选择结构提出一种新的偏差类型,并给出判定方法,将挖掘出的子过程作为选择结构的一条分支,对模型进行修复。通过青岛某医院就诊数据的实例分析,验证了该修复算法有较高的拟合度和精确度。