基于摩擦动态耦合循环神经网络模型的机床进给轴切削力预测方法

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基于摩擦动态耦合循环神经网络模型的机床进给轴切削力预测方法
申请号:CN202511022576
申请日期:2025-07-24
公开号:CN121009776A
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本申请涉及数控机床技术领域,具体涉及基于摩擦动态耦合循环神经网络模型的机床进给轴切削力预测方法;设置刀具的多组工艺参数;将多组工艺参数进行遍历组合后得到工艺参数集合,根据工艺参数集合进行切削加工并采集进给轴伺服监测信号和切削力信号,最终得到刀轨数据集合;将刀轨数据集合中的数据划分出训练集,并将训练集输入到摩擦动态耦合循环神经网络模型中进行训练;所述摩擦动态耦合循环神经网络模型包括摩擦子网络和动态子网络;将进给轴伺服监测信号输入到已经训练完成的摩擦动态耦合循环神经网络模型中,得到进给轴切削力的预测结果;本申请确保了应用过程中切削力在线预测的准确性和可靠性。
技术关键词
循环神经网络模型 门控循环单元神经网络 切削力预测方法 长短期记忆神经网络 机床进给轴 动态 刀轨数据 训练集 电机 加速度 信号 数控机床技术 工作台 参数 霍尔传感器 刀具 光栅尺
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