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申请/专利权人：湖州绿色智能制造产业技术研究院

摘要：本发明公开了一种基于多级结构网络的液压机装配尺寸偏差预测方法。采集液压机中各个部件的各个特征尺寸，以一个部件的一个特征尺寸为一个节点，获得节点偏差信息矩阵；当前时刻的节点偏差信息矩阵实时输入到多级结构网络中处理获得未来时刻的节点偏差信息向量，再根据未来时刻的节点偏差信息向量获得尺寸偏差矩阵，利用尺寸偏差矩阵进行对液压机中的各个部件进行调整减少装配偏差。本发明对于液压机装配工作可以进行误差溯源，进而确定需要改进的公差值和需要采取的维修方案，用于后续的公差尺寸修改或零件修配，提高液压机装配精度。

主权项：1.一种基于多级结构网络的液压机装配尺寸偏差预测方法，其特征在于：采集液压机中各个部件的各个特征尺寸，以一个部件的一个特征尺寸为一个节点，获得节点偏差信息矩阵；当前时刻的节点偏差信息矩阵实时输入到多级结构网络中处理获得节点偏差标签信息向量，再根据节点偏差标签信息向量获得尺寸偏差矩阵D，利用尺寸偏差矩阵D进行对液压机中的各个部件进行调整减少装配偏差；所述多级结构网络主要由输入层、多级层和输出层依次连接构成；所述的输入层的处理表示为： 式中，∪表示串联，即表示J个矩阵的加法运算，J表示注意力机制的头数，P0为输入层输入的液压机已知特征尺寸所构成的节点偏差信息矩阵，P1为输入层输出的结合注意力机制后的液压机各特征尺寸所构成的节点偏差信息矩阵，ZJ是变换矩阵，σ是非线性ELU激活函数，λJ为系数矩阵；输入层和输出层直接连接，输入层经多级层和输出层连接，使得输入层和多级层的输出经叠加后共同输入到输出层；多级层主要由多个级别依次级联构成，每一个级别均主要由下采样操作和扩大感受野操作依次连接构成，第一个级别串接连接在输入层和输出层之间，之后的每个级别均并联连接在上一个级别中的下采样操作和扩大感受野操作之间；输入层输出节点偏差信息矩阵到多级层，通过多级层中的下采样操作将输入本级别的节点偏差信息矩阵中的各个节点关系进行缩减处理；扩大感受野操作处理接受更远出的节点偏差信息，扩大感受野之前将本级别输出的节点偏差信息矩阵和下一级级别的节点偏差信息矩阵进行合并，而合并之前先对缩减前的节点偏差信息矩阵进行扩大感受野操作；所述的输出层为一个softmax分类器，输出每个节点的节点偏差标签X，具体为： 式中，X是节点偏差标签，P*表示多级层输出的节点偏差信息矩阵，P*是P1*和P2n+1*的合并，P1*表示多级层中输入的节点偏差信息矩阵，P2n+1*表示表示多级层中第n个级别输出的节点偏差信息矩阵，J表示多头机制头数；提取各个节点的节点偏差标签X按照顺序排列构成节点偏差信息向量L。

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