一种基于深度学习的高精密数控主轴承热处理工艺优化方法

本申请提出了一种基于深度学习技术的高精密数控主轴承热处理工艺优化方法，首先，在真实的高精密数控主轴承热处理过程中，选取具有可预设参数的热处理设备作为研究对象，提取影响热处理质量的样本特征。接着，利用深度学习中的卷积神经网络(CNN)对样本特征的重要性进行评估，筛选出对热处理工艺影响最大的五个关键特征。在此基础上，采用长短期记忆网络(LSTM)针对这五个关键特征进行训练。根据不同型号的高精密数控主轴承，可以训练出相应的优化模型，以提高热处理工艺的精确度和效率。在实际应用中，若预测结果与实际工艺效果存在较大偏差，系统将发出预警，以便及时调整工艺参数，降低废品率，提高产品合格率。