摘要
本发明公开了一种铣刀加工的自动化控制方法,涉及数控加工智能控制技术领域,包括,将三轴振动时序数据和崩刃风险等级信号输入1D‑CNN‑LSTM混合神经网络,生成振幅补偿系数和相位偏移量;根据振动能量衰减率,动态重构铣刀加工过程中的刀具运动轨迹,并协调进给速率与刀具空间姿态,生成光顺轨迹坐标序列;基于光顺轨迹坐标序列,提取刀具运动轨迹的空间坐标与曲率特征,并结合切削深度补偿量生成铣刀加工控制指令。本发明通过1D‑CNN‑LSTM混合神经网络处理三轴振动数据和崩刃风险信号,实现振动特征与刀具状态的深度耦合建模,精确生成振幅补偿系数和相位偏移量。
技术关键词
自动化控制方法
铣刀
轨迹
坐标
曲率特征
高频特征
动态
归一化功率谱密度
重构
刀具路径
序列
机床动力学
风险
模糊逻辑推理
时序
运动
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