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申请/专利权人：大连理工大学
申请日：2023-02-07
公开（公告）日：2023-06-27
公开（公告）号：CN116339137A
主分类号：G05B13/04
分类号：G05B13/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.07.14#实质审查的生效;2023.06.27#公开
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑FLC算法的机床自适应预测调控方法，属于智能制造技术领域。首先，试制阶梯形样件，进行变切深加工试验，利用功率传感器采集加工过程中的主轴功率信号并进行数据预处理；其次，构建长短时记忆网络，网络输入为处理后的功率信号和切削参数，网络输出为下一时刻的功率预测值；然后，基于功率预测值建立模糊控制模型，求解加工参数的预测调控值；最后，在加工中对进给速度自适应调控。本方法可有效地提高加工效率，延缓刀具磨损，减少参数调控过程中刀具的异常破损，延长机床使用寿命，降低生产成本。
主权项：1.一种基于LSTM-FLC算法的机床自适应预测调控方法，其特征在于，所述机床自适应预测调控方法包括如下步骤：首先，在机床上进行变切削深度铣削加工试验，获取变切深条件下的主轴功率信号，并对获取的功率信号进行预处理；然后，使用处理后的功率信号和切削参数对LSTM网络进行训练，得到切削功率的预测模型；接着，通过对LSTM网络预测数据与实际监测数据进行加权求出模糊控制的输入，建立具有预测功能的加工参数自适应调控模型，得到进给速度的预测调控值；最后，在实际加工过程中，对机床主轴功率信号进行实时监测，通过设计的加工参数自适应调控模型对进给速度进行预测调控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于LSTM-FLC算法的机床自适应预测调控方法
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