摘要
本发明涉及搅拌摩擦固相增材制造技术领域,公开了一种基于数据驱动的搅拌摩擦固相增材制造智能控制方法,通过多源数据采集系统实时获取增材制造过程中的关键数据参数,并结合数据融合算法对采集数据进行综合分析,生成了高精度监测数据,这一过程显著提升数据准确性和可靠性,为后续智能预测提供了坚实基础。利用机器学习模型对高精度监测数据进行智能预测,提前发现异常情况,从而确保过程控制参数精准优化和调整。同时,通过闭环多层次反馈控制机制,根据监测数据和预测结果动态调整过程控制参数,快速响应制造过程中的变化,有效抑制缺陷产生,最终通过搅拌摩擦固相增材制造过程的稳定控制,实现搅拌摩擦固相增材制造高质量成形。
技术关键词
智能控制方法
多源数据采集系统
加权最小二乘法
数据融合算法
机器学习模型
卡尔曼滤波算法
PID控制器
多层次
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参数
优化控制策略
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