摘要
本发明涉及机床校准技术领域,公开了一种精密制造多轴联动机床校准方法及装置,该方法包括:采集多轴联动机床的机床运行数据和多模态传感器数据并进行误差预测,得到误差预测数据;对机床各轴位置进行测量,得到纳米级分辨率位置数据;通过多分支深度神经网络得到机床实时状态表示;基于机床实时状态表示构建多层次超图并进行特征处理,得到故障特征向量;通过深度Q网络进行强化学习,得到自适应补偿策略;基于自适应补偿策略生成各轴联动补偿值,并对多轴联动机床进行实时调整和故障预防分析,生成故障预防控制方案,本发明提升了多轴联动机床的精度保持能力和运行可靠性,可适用于不同类型的多轴联动机床。
技术关键词
机床校准方法
多轴联动
误差预测
原子干涉仪
多模态传感器
联动机床
数据
深度Q网络
超图模型
多层次
卡尔曼滤波器
注意力机制
深度神经网络
纳米级
分辨率
一维卷积神经网络
加权特征
补偿值
系统为您推荐了相关专利信息
路径规划方法
深度学习模型
多模态环境
多模态传感器
地图模型
风力发电机叶片
裂痕检测系统
声学特征分析
疲劳状态监测
声学信号采集模块
机器人本体
巡检机器人装置
远程控制系统
远程上位机
系统控制软件
生成对抗网络
智能道路
多传感器融合设备
长短期记忆网络
数据处理方法