摘要
本发明提供基于双三角形结构的侧挂式床身的机床稳定性预测方法,包括根据需要加装在机床上的滑台和激光切割设备的重量确定双三角结构的数量;然后通过传感器获取机床数据集并进行预处理;然后对预处理后的数据集进行特征提取和筛选后进行融合处理得到特征融合后的机床数据集;将特征融合后的机床数据集划分训练集与测试集;通过训练集对神经网络模型进行训练,并利用测试集进行预测和验证。本发明将机床各部位的振动信息与温度信息相融合,能够提高模型的可靠性与稳定性,有效提升预测精度;本发明通过双三角结构,从而增加了床身的稳定性,并且床身结构紧凑,便于车间布设;本发明根据稳定性需求进行相应的布设,进一步提高了挂式床身的稳定性。
技术关键词
稳定性预测方法
三角连接结构
三角形结构
床身
神经网络模型
振动特征
数据
变形传感器
激光切割设备
平均值滤波算法
联合去噪方法
变形特征
优化器
机床主轴
主轴热变形
梯度下降算法
矩阵
温度传感器
系统为您推荐了相关专利信息
风格
前馈神经网络
识别模型构建方法
笔迹特征
深度学习算法
冷水机组群控
能效
最小化系统
冷水机系统
长短期记忆网络
路径规划方法
轻量型
神经网络模型
无人机路径规划
视觉
网络模块
裂缝分割方法
神经网络模型
Sigmoid函数
ReLU函数
混合整数规划
机器人运动路径
校形方法
三维激光扫描仪
校形工艺