工业机器人预测式健康管理本体半自动化构建

针对工业机器人预测式健康管理(PHM)案例信息缺乏深度利用、PHM本体人工构建、过程不智能、构建成本高、本体不完备等问题,提出一种工业机器人PHM本体半自动化构建方法。首先,对多源工业机器人PHM语料进行分词、去除停用词等预处理;其次,使用融合词频、文档频率、TF-IDF、C-value等算法进行本体概念综合抽取;接着,基于CSC语义词库和搜索引擎进行概念间上下属关系抽取,同时基于SAO结构进行交叉关系抽取;最后,使用Protégé工具对工业机器人PHM本体进行持久化与可视化。实验平台采用某国产机器人设备,测试数据为机器人PHM记录以及简书博客、维普期刊获取的相关文档共1690篇,与TF-IDF、C-value、LDA主题模型、BRT等算法进行实验对比,该方法在概念抽取阶段准确率提升10%,在概念关系抽取阶段提升3%,实际应用结果表明本方法有效可行。

智能制造CPS中基于节点有效度的共识算法

智能制造信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)中设备在系统运行过程中产生大量通信信息和设备数据,这些数据存在被修改和窃取的风险。以分布式存储为核心的区块链技术有利于保障CPS系统的数据安全,但现有共识算法存在数据记录权限集中在少数节点、易被恶意节点劫持的问题。通过引入节点有效度,可以反映节点行为动态变化的情况。实验结果表明,基于节点有效度的共识机制可使得获得数据记录权限的节点分布更加分散,更好地体现系统的去中心化特性,提高了数据的安全性。