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申请/专利权人：湖北工业大学

摘要：本发明涉及工业自动化领域，具体涉及一种数控加工中心智能防撞检测方法及系统，包括：利用数控加工中心的数据监测系统获取多维的时序上的历史监测数据，将历史监测数据进行合并对齐得到待压缩数据；根据待压缩数据点的折变特征计算待压缩数据点的重要程度，根据待压缩数据点的重要程度计算待压缩数据点的收敛参数；使用待压缩数据点的收敛参数结合旋转门算法对待压缩数据压缩得到压缩后的数据；在数控加工中心将压缩后的数据用于生成撞刀预测模型，完成智能防撞检测。本发明解决了旋转门压缩会导致趋势变化点的解压缩滞后造成误差的问题，实现了数控加工中心智能防撞检测。

主权项：1.一种数控加工中心智能防撞检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：利用数控加工中心的数据监测平台获取多维的时序上的历史监测数据，对历史监测数据进行数据插值拟合，获得以采集项目和采集次数表示的待压缩数据；获取待压缩数据中的待压缩数据点的前时序区间和后时序区间，在前时序区间上计算每个待压缩数据点的增量变化量，利用每个待压缩数据点的增量变化量计算每个待压缩数据点在前时序区间和在后时序区间的趋势差异程度；统计待压缩数据点的前增量熵值和后增量熵值，利用待压缩数据点的前增量熵值和后增量熵值计算每个待压缩数据点的调制因子；根据趋势差异程度和调制因子计算每个待压缩数据点的重要程度；在待压缩数据点的前时序区间和后时序区间上计算每个待压缩数据点的区域因子；根据区域因子和每个待压缩数据点的重要程度得到待压缩数据点的收敛参数；使用待压缩数据点的收敛参数结合旋转门算法对待压缩数据压缩得到压缩后的数据；在数控加工中心将压缩后的数据用于生成撞刀预测模型，完成智能防撞检测；所述在前时序区间上计算每个待压缩数据点的增量变化量，利用每个待压缩数据点的增量变化量计算每个待压缩数据点在前时序区间和在后时序区间的趋势差异程度，包括的具体步骤如下：计算待压缩数据点的数据值与前时序区间中最邻近的数据值的差值，记为每个待压缩数据点的增量变化量，分别计算每个待压缩数据点在前时序区间和在后时序区间的趋势差异程度，具体的计算公式如下： 其中，和分别表示待压缩数据点在前时序区间和在后时序区间的趋势差异程度，其中和分别表示采集项目和采集次数，和分别表示待压缩数据点和待压缩数据点的增量变化量，表示预设的区间默认值，表示在待压缩数据点的前时序区间中的第邻近的待压缩数据点的增量变化量，表示在待压缩数据点的后时序区间中的第邻近的待压缩数据点的增量变化量，且有，表示取绝对值；所述统计待压缩数据点的前增量熵值和后增量熵值，利用待压缩数据点的前增量熵值和后增量熵值计算每个待压缩数据点的调制因子，包括的具体步骤如下：将任意一个待压缩数据点记为当前待压缩数据点，统计当前待压缩数据点的前时序区间中所有待压缩数据点的增量变化量的信息熵，作为当前待压缩数据点的前增量熵值，统计当前待压缩数据点的后时序区间中所有待压缩数据点的增量变化量的信息熵，作为当前待压缩数据点的后增量熵值；计算每个待压缩数据点的调制因子，具体的计算公式如下： 其中，表示待压缩数据点的调制因子，和分别表示待压缩数据点的前增量熵值和后增量熵值，和分别表示待压缩数据点和待压缩数据点的增量变化量，表示取绝对值；所述根据趋势差异程度和调制因子计算每个待压缩数据点的重要程度的具体计算公式如下： 其中，表示待压缩数据点的重要程度，和分别表示待压缩数据在前时序区间和在后时序区间的趋势差异程度，表示待压缩数据点的调制因子，表示预设的误差参数；所述在待压缩数据点的前时序区间和后时序区间上计算每个待压缩数据点的区域因子，包括的具体步骤如下：计算每个待压缩数据点和其前时序区间中所有待压缩数据点的方差，作为每个待压缩数据点的前邻域方差，计算每个待压缩数据点和其后时序区间中所有待压缩数据点的方差，作为每个待压缩数据点的后邻域方差，获取每个待压缩数据点的邻域最大方差和邻域最小方差；根据每个待压缩数据点的前邻域方差、后邻域方差、邻域最大方差和邻域最小方差得到第一区间和第二区间；计算每个待压缩数据点的区域因子，具体的计算公式如下： 其中，表示待压缩数据点的区域因子，和分别表示待压缩数据点的前邻域方差和后邻域方差，和分别表示待压缩数据点的邻域最大方差和邻域最小方差，表示第一区间，表示第二区间；所述获取每个待压缩数据点的邻域最大方差和邻域最小方差，包括的具体步骤如下：统计每个待压缩数据点的前时序区间和后时序区间中所有待压缩数据点的前邻域方差和后邻域方差并放在一个集合中，记为每个待压缩数据点的邻域方差集合；将每个待压缩数据点的邻域方差集合中的最大值和最小值分别作为每个待压缩数据点的邻域最大方差和邻域最小方差；所述根据每个待压缩数据点的前邻域方差、后邻域方差、邻域最大方差和邻域最小方差得到第一区间和第二区间，包括的具体步骤如下：分别计算每个待压缩数据点的后邻域方差与邻域最大方差的差值的绝对值、每个待压缩数据点的后邻域方差与邻域最小方差的差值的绝对值，将其中的最小值作为第一阈值下限，分别计算每个待压缩数据点的前邻域方差与邻域最大方差的差值的绝对值、每个待压缩数据点的前邻域方差与邻域最小方差的差值的绝对值，将其中的最小值作为第一阈值上限，将第一阈值下限和第一阈值上限构成的区间记为第一区间，将邻域最大方差和邻域最小方差构成的区间记为总区间，在总区间中除去第一区间的范围得到第二区间；所述根据区域因子和每个待压缩数据点的重要程度得到待压缩数据点的收敛参数，包括的具体步骤如下：对于每个待压缩数据点，将区域因子加上预设的误差参数，并对和值取倒数得到重要权重值，用重要权重值乘重要程度得到每个待压缩数据点的收敛参数。

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