一种基于深度学习的高精度加工控制方法及系统

本发明涉及机械加工技术领域，公开了一种基于深度学习的高精度加工控制方法及系统，其中一种基于深度学习的高精度加工控制方法包括：通过多传感器阵列实时采集机床运行数据，并进行数据预处理；利用信息瓶颈原理从机床运行数据中提取与能耗最相关的最小特征子集；基于稀疏贝叶斯学习方法构建轻量级能耗预测模型；将加工轨迹分解为宏观路径规划和微观速度规划两个层次，并通过协同优化算法实现两者的联动调整；采用改进的Transformer深度学习架构处理历史轨迹数据，通过自注意力机制识别轨迹中的关键点和模式，动态调整轨迹参数；通过将能耗指标纳入轨迹优化目标，实现机械零件加工过程的节能减排，降低了能源消耗。