一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化方法

    公开(公告)号:CN115688563A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211218896.1

    申请日:2022-10-07

    Abstract: 本发明属于切削参数加工优化相关技术领域,其公开了一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化方法,该方法包括以下步骤:(1)采集变参数切削工况下的加工振动数据并测量工件表面粗糙度,同时提取振动信号的时域特征和频域特征;(2)构建加工过程知识图谱,并基于集成图注意力网络建立加工质量估计模型;(3)将加工参数优化问题形式化的表示为马尔科夫决策过程,并确定状态、动作空间和奖励函数,进而构建多智能体强化学习模型;(4)确定适应度函数,并结合进化学习方法在与加工质量估计模型交互过程中训练所述多智能体强化学习模型,继而采用所述多智能体强化学习模型实现加工参数优化。本发明提高了预测性能。

    基于改进图卷积网络的机床刀尖动力学特征预测方法

    公开(公告)号:CN113077043B

    公开(公告)日:2022-05-20

    申请号:CN202110285492.3

    申请日:2021-03-17

    Abstract: 本发明公开一种基于改进图卷积网络的机床刀尖动力学特征预测方法,属于数控机床刀尖点动力学特征预测领域。方法包括:选取样本数据,获取静止状态下机床不同位置下的刀尖点频响函数以及切削过程中的颤振频率和轴向极限切深,求解切削状态下的位置‑速度相关刀尖点主模态参数,获得样本数据标签;将有标签的样本数据和无标签的待测数据转换为图结构数据输入到图卷积网络中,得到任意位置‑速度下的刀尖点主模态参数;图卷积网络在图卷积层的基础上通过增加转置图卷积层得到,转置图卷积层用于实现对图卷积层所编码输出的节点特征进行解码,重构损失函数。通过预测的主模态参数可以计算获取刀尖点频响函数,进而计算铣削稳定lobe图来预测加工稳定性。

    一种基于深度强化学习的铣削参数优化方法

    公开(公告)号:CN114200889A

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN202111396317.8

    申请日:2021-11-23

    Abstract: 本发明属于数控加工相关技术领域,其公开了一种基于深度强化学习的铣削参数优化方法,基于BPNN回归方法建立机床功耗模型,实现机床功耗状态预测的连续性,并建立加工成本模型;然后,定义了相应的状态、动作、奖励函数和约束;最后,结合机床功耗模型和加工成本模型建立仿真环境,提出BP‑TD3深度强化学习方法,求解铣削加工参数优化。如此,本发明可以利用少量数据辅助建立机床功耗仿真BPNN功耗模型,在TD3模型与仿真环境交互训练中得到深度强化学习铣削参数优化模型,从而只需较少的实验数据,稳定的训练时间,就可以解决较大任务空间的铣削参数优化问题。

    基于深度学习的变参数铣削加工过程信号标记方法及系统

    公开(公告)号:CN113869194A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111131299.0

    申请日:2021-09-26

    Abstract: 本发明公开了基于深度学习的变参数铣削加工过程信号标记方法及系统,属于数控加工中心加工过程监测技术领域。方法包括:采集铣削加工时的主轴振动信号,将该振动信号经短时傅里叶变换后得到的浅层特征输入至堆叠式双向长短时记忆网络模型,提取出深层特征,引入条件随机场与多层感知机,优化了损失函数,改善了过分类问题,建立针对时序信号截取和标记的模型评价指标,对该模型进行迭代训练,最终实现了铣削过程的时序信号的自动标记。本发明可实现对高频时序信号的自动标记,为机械设备状态监测、故障诊断以及维护等场景提供数据支撑,具有标记成本低、自动化程度高、泛化能力好等优点。

    一种基于对抗迁移学习的刀具磨损状态预测方法及装置

    公开(公告)号:CN113780208A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111085598.5

    申请日:2021-09-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于对抗迁移学习的刀具磨损状态预测方法及装置,属于数控加工中心刀具磨损状态预测技术领域。本发明结合动态分布自适应以及对抗迁移学习,首先获取并处理得到带标签的源域数据集和目标域数据集;接着,构建包括特征提取网络、标签分类器、全局域判别器和局部域判别器的对抗迁移学习模型;最后,以最小化对抗迁移学习模型的损失为目标,基于源域数据集和目标域数据集训练对抗迁移学习模型。如此,本发明可以利用已有的带标签的刀具磨损监测数据(源域数据)辅助建立其他场景下的对抗迁移学习模型,从而只需较少的带标签的目标域数据,就能够解决不同直径刀具的磨损状态预测问题。

    基于布拉格光纤光栅的可变量程的土体压力测量方法

    公开(公告)号:CN108519175B

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201810242089.0

    申请日:2018-03-22

    Abstract: 本发明属于土体内部压力测量方法领域,并公开了基于布拉格光纤光栅的可变量程的土体压力测量方法,包括如下步骤:(1)根据被测对象的尺寸和测量要求,选择悬臂梁和薄膜的材料和尺寸;(2)将布拉格光纤光栅传感器安装在悬臂梁上,并使两者紧密结合,再通过刚性传力杆将悬臂梁的自由端与薄膜连接在一起,通过光纤将布拉格光纤光栅传感器与光纤信号分析处理设备相连接;(3)将悬臂梁的固定端固定在传感器腔体上,并将整个土压力传感器放置在被测对象里;(4)持续测量布拉格光纤光栅传感器的应变值,计算被测对象的局部压力。本发明能解决土体内部不同量程土压力的精密测量问题,满足大跨度量程的测量需求,传感器测量精度高,安全性高。

    基于布拉格光纤光栅的可变量程的土体压力测量装置和方法

    公开(公告)号:CN108760109A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810240527.X

    申请日:2018-03-22

    Abstract: 本发明属于土体内部压力测量方法领域,并公开了基于布拉格光纤光栅的可变量程的土体压力测量方法,包括如下步骤:(1)根据被测对象的尺寸和测量要求,选择悬臂梁和薄膜的材料和尺寸;(2)将布拉格光纤光栅传感器安装在悬臂梁上,并使两者紧密结合,再通过刚性传力杆将悬臂梁的自由端与薄膜连接在一起,通过光纤将布拉格光纤光栅传感器与光纤信号分析处理设备相连接;(3)将悬臂梁的固定端固定在传感器腔体上,并将整个土压力传感器放置在被测对象里;(4)持续测量布拉格光纤光栅传感器的应变值,计算被测对象的局部压力。本发明能解决土体内部不同量程土压力的精密测量问题,满足大跨度量程的测量需求,传感器测量精度高,安全性高。

    一种直线电机轻量化模拟方法

    公开(公告)号:CN113489279B

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202110550915.X

    申请日:2021-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种直线电机轻量化模拟方法,包括如下步骤:S1、利用有限元仿真软件搭建直线电机2D有限元仿真模型;S2、获取直线电机模型在额定状态下的电磁场密度分布云图;S3、分析直线电机模型的磁密度分布云图,并对直线电机模型进行轻量化处理;S4、搭建轻量化之后的直线电机2D有限元仿真模型;S5、分析轻量化前、后的直线电机模型在相同工况下的运行数据。本发明的直线电机轻量化模拟方法从电磁场和电机结构角度出发,利用有限元仿真软件对直线电机进行电磁分析,并通过改进初级铁芯的轭部结构实现了电机减重,轻量化后的初级铁心利用率较改进前显著提高。本发明使得直线电机的结构更加合理,性能得到了提高。

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