摘要
本申请公开了一种基于虚实差异收敛的机床多刀具协同加工精度推演方法,涉及机床加工精度推演技术领域,该方法通过机床加工状态辨识模型,有效避免了海量非加工冗余数据的干扰,为刀具磨损状态辨识过程提供高质量的数据支持,同时采用层次化的刀具磨损状态集成学习模型准确识别了刀具磨损状态,并以此为基础建立了精准、可解释的刀具磨损量预测模型,实现了刀具磨损量的准确预测;另外,通过构建协同加工多刀具的知识图谱,采用已有刀具来指导新刀具的磨损量预测,并采用虚实差异收敛机制驱动新刀具磨损量预测模型的在线更新,有效克服了针对每一新刀具均需开展刀具磨损特性试验、试验周期长的问题,实现了机床加工精度的精准、快速、高效推演。
技术关键词
刀具磨损状态
传感特征
刀具磨损量
机床加工过程
推演方法
二维图像数据
弱分类器
机床工作状态
样本
集成学习模型
时间卷积网络
高层次
小波变换算法
精度
切削力传感器
新刀具
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深度强化学习
应力场
人工智能交叉技术
决策
齿轮
刀具磨损状态
皮尔逊相关系数
BP神经网络
频段
功率传感器
传感特征
卷积模块
二维图像数据
双向长短期记忆网络
装备