公开(公告)号：CN113609789A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202111080880.4

申请日：2021-09-15

申请人： 重庆大学

发明人： 何彦 ,  李育锋 ,  王兴全 ,  吴鹏程 ,  何静森

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/02

摘要： 本发明涉及计算机及大数据技术领域，具体涉及一种基于时空特征并行提取的刀具磨损状态预测方法，包括：获取刀具加工过程中的原始时空序列数据；并行提取所述原始时空序列数据中对应的空间特征、时间特征和统计特征；对所述原始时空序列数据对应的空间特征、时间特征和统计特征进行轻量化特征融合，以得到对应的刀具磨损特征；将所述刀具磨损特征输入经过预先训练的磨损状态预测模型中，并将所述磨损状态预测模型输出的磨损状态值作为对应刀具的磨损状态预测结果。本发明中的刀具磨损状态预测方法能够有效提取原始时空序列数据时空特征，从而提升刀具磨损状态预测的稳定性和准确性。

公开(公告)号：CN115130749A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210751216.6

申请日：2022-06-29

申请人： 重庆大学

发明人： 李育锋 ,  何静森 ,  何彦 ,  吴鹏程 ,  王四宝

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/12

摘要： 本发明公开了一种融合NSGA‑Ⅲ和TOPSIS的数据驱动多目标优化方法，包括如下步骤：步骤1)：历史数据采集：采集与优化目标和工艺参数相关的数据；步骤2)：数据预处理：对采集得到的历史数据进行预处理，剔除原始数据中的异常值；步骤3)：生成代理模型：利用深度学习方法，根据历史数据生成优化目标的预测模型，并将预测模型转换成代理模型；步骤4)：多目标优化：将代理模型作为目标函数，利用非支配排序遗传算法(NSGA‑Ⅲ)对目标函数进行优化，生成Pareto前沿；步骤5)：选取最优解：利用逼近理想解排序法(TOPSIS)对Pareto解集进行排序，确定最优解，能准确的得到不同的生产任务和生产要求对应的最优方案，解决生产过程中的多目标优化问题。