摘要
本发明公开了一种基于人工智能的家具加工控制系统,涉及智能制造与工业自动化技术领域。该系统通过分布式传感器阵列实时采集刀具振动频谱、板材纹理特征及环境温湿度数据,并通过时空注意力机制融合多源数据,生成联合特征矩阵。基于联合特征矩阵,利用深度图神经网络解构非标定制需求的拓扑约束关系,生成初始加工参数集。依据初始加工参数集驱动数字孪生模型进行虚拟加工,结合三维激光点云与红外热成像数据,预测加工节点形变误差并生成补偿向量。接收补偿向量与实时工况数据,通过蒙特卡洛树搜索和时序卷积网络评估路径代价函数,修正刀具进给速度与切削深度,实现刀具路径参数的动态调控。
技术关键词
门控循环单元网络
蒙特卡洛树搜索
时空注意力机制
控制系统
板材纹理
数字孪生模型
动态误差补偿
家具
刀具路径
分布式传感器
切削力
参数
三维点云数据
多尺度卷积神经网络
解耦算法
混合整数规划模型
工件接触区域