摘要
本发明涉及数据处理技术领域,公开了一种数控机床的协同控制方法及系统,包括:对标准化参数数据集进行多模型融合分析,得到机床工作状态预测数据;对机床工作状态预测数据进行自适应参数优化计算得到目标加工参数组合;对目标加工参数组合进行动态分配处理,得到协同加工策略并控制多台数控机床进行实时加工,对实时测量数据以及协同加工策略进行控制分析,得到质量补偿指令并进行故障模式识别,得到故障预测结果并进行控制指令分析,生成协同控制指令。本发明中通过多模型融合分析提高机床工作状态预测的准确性;自适应参数优化计算实现了加工参数的动态优化,提升了多机协作的效率,动态分配处理机制实现了多台机床的智能协同运作。
技术关键词
多台数控机床
机床工作状态
数据
支持向量回归算法
协同控制方法
机床控制指令
分级控制策略
主成分分析算法
多通道并行采集
决策树算法
降噪参数
降维特征
模型预测控制算法
故障类别
频谱特征
频域特征
支持向量机算法
系统为您推荐了相关专利信息
调相系统
发电汽轮机
电力系统运行状态
训练深度学习模型
电网控制系统
水质监测数据
监测站
分层特征提取
模块
多层感知机
宽频等效电路
高频等效电路
变压器
等效电路模型参数
深度学习方法
电力巡检无人机
巡检图像
变电站设备巡检
轮廓图像
校正方法