摘要
本申请涉及刀具磨损补偿控制方法、装置、设备及介质,其涉及加工控制领域,方法包括:采用带标注的磨损状态标签进行监督式约束,采用带标签修正的Baum‑Welch算法迭代优化,以使磨损检测模型输出优化后的状态转移概率矩阵和优化后的观测概率矩阵;将不同时间步的磨损特征向量、优化后的状态转移概率矩阵以及优化后的观测概率矩阵作为训练样本,将磨损特征向量相对应的刀具补偿量作为样本标签,将磨损补偿预测模型训练至收敛状态;将当前时间步的磨损特征向量输入至磨损补偿预测模型以预测出作业刀具在未来时间步的刀具补偿量,将刀具补偿量输入至数控机床中进行刀具磨损补偿。本申请能够实时预测刀具的磨损补偿量并进行补偿,从而延长刀具的使用周期。
技术关键词
刀具磨损补偿
转移概率矩阵
机械振动信号
Welch算法
混合神经网络模型
工件加工过程
预测模型训练
基础网络架构
双向长短期记忆
声发射
变量
切削力
切削加工过程
带标签
因子
注意力机制
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混合神经网络模型
智能预测方法
注意力机制
数据
训练集
模糊神经网络
故障诊断方法
属性预测模型
重构
样本
电梯厅门锁
故障检测方法
多头注意力机制
电压电流传感器
振动特征