摘要
本申请涉及一种数控加工中心刀库换刀方法,根据收集的刀具作业数据,进行数据预处理,进行预设特征提取,进行相关性分析和重要性评估,生成数据集;采用双向循环神经网络模型不断对数据集进行训练,生成刀库优化模型,将刀库优化模型进行部署,同时持续采集数控加工中心实时作业数据,进而将实时作业数据输入刀库优化模型,生成预测结果;根据预测结果,动态优化刀库换刀策略,进而将刀库换刀策略实时替换数控加工中心的初始换刀策略。本申请的刀库换刀方法,采用双向循环神经网络模型对刀库的刀具更换进行预测,以此优化数控加工中心的刀库换刀过程,能够减少换刀时间,进而提高数控中心的加工效率。
技术关键词
刀库换刀方法
循环神经网络模型
生成数据集
中心刀库
误差
策略
训练集
刀具磨损状态
样本
皮尔逊相关系数
梯度提升树
模型训练模块
换刀系统
动态
数据处理模块
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
运动规划方法
控制策略
导航器
机器人运动技术
控制器
数据校准方法
采集误差
校准策略
环境温度值
PID控制器
立体视觉
鲁棒性评估方法
点云
迭代优化方法
重建误差