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一种多品种小批量生产的工件质量在线智能预测方法

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摘要

本发明涉及一种多品种小批量生产的工件质量在线智能预测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取数控机床设备电参数数据和加工工件质量参数，并随机划分为训练集和验证集；步骤S2:采用K折交叉验证法将训练集划分为i个子训练集；步骤S3:将子训练集分别用于训练CNN‑LSTM算法参数，得到i个已训练的CNN‑LSTM算法模型;步骤S4:通过验证集分别计算CNN‑LSTM算法模型的准确率，将准确率最高的CNN‑LSTM算法模型作为最优模型；步骤S5:将待测数据输入最优模型，得到预测质量。本发明构建的训练数据集内含了数控加工过程的变化信息，利用电参数和加工工件的映射关系，不会被位置光线等因素所局限，能够准确预测工件质量。

著录项

  • 公开/公告号CN112884081A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 福州大学;

    申请/专利号CN202110344159.5

  • 发明设计人 林正英;念志伟;朱圣杰;

    申请日2021-03-31

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q10/04(20120101);

  • 代理机构35100 福州元创专利商标代理有限公司;

  • 代理人陈鼎桂;蔡学俊

  • 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

  • 入库时间 2023-06-19 11:11:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-14

    授权

    发明专利权授予

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