【技术实现步骤摘要】
一种智能加工机器的自主感知方法
本专利技术涉及智能控制
，特别是涉及一种智能加工机器的自主感知方法。
技术介绍
随着制造产业的规模化和复杂化，制造设备与生产环境变得越发复杂，制造加工过程的动态特性也不断增强，使得生产计划与控制的决策次数不断增多。目前常用的柔性制造系统的柔性程度受到决策复杂性的约束，如果在决策前不能准确掌握并控制系统的复杂度，柔性制造系统就有可能出现不能适应加工对象变化的情况，导致柔性系统不柔性，无法完成复杂度更高的制造加工过程。基于传统制造系统和柔性制造系统的局限性，智能制造系统与智能加工机器的概念被提出并受到了研究者的重视。智能加工机器是一种具有特定功能的智能控制加工设备，一般以加工机器为基本单元，在基本单元上集成了由多物理传感器构成的用于采集感知对象的状态数据的数据采集子系统，其通过多物理域信息处理与存储子系统对数据采集子系统的各个通道采集的数据进行清洗与特征提取，实现多物理域信息的特定处理和存储，然后由其自主感知子系统建立各个物理域的感知模型，并对这些物理域的感知结果作多物理域决策融合后进行自主感知、决策。智能加工机器相比较其他加工机...
【技术保护点】
1.一种智能加工机器的自主感知方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，根据预设的细分区域把智能加工机器分为多个感知区域，获取这些感知区域内传感器的时序动态数据及其对应的感知区域编码；步骤二，把各个感知区域的数据通过特征向量的归一化到一个统一标准区间；步骤三，提取步骤二中通过特征向量的归一化后的数据作为有效数据，根据这些有效数据及其各自对应的感知区域编号计算得到两者在时序变化下的动态特征，提取这些动态特征构成一组有效特征变量，存为训练集；步骤四，根据智能加工机器的不同加工模式对训练集的有效特征变量的未知非线性加工系统动态进行建模，采用动态RBF神经网络辨识器来对建模得到的加工...
【技术特征摘要】
1.一种智能加工机器的自主感知方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，根据预设的细分区域把智能加工机器分为多个感知区域，获取这些感知区域内传感器的时序动态数据及其对应的感知区域编码；步骤二，把各个感知区域的数据通过特征向量的归一化到一个统一标准区间；步骤三，提取步骤二中通过特征向量的归一化后的数据作为有效数据，根据这些有效数据及其各自对应的感知区域编号计算得到两者在时序变化下的动态特征，提取这些动态特征构成一组有效特征变量，存为训练集；步骤四，根据智能加工机器的不同加工模式对训练集的有效特征变量的未知非线性加工系统动态进行建模，采用动态RBF神经网络辨识器来对建模得到的加工系统未知动态进行局部逼近，从而得到动态RBF神经网络的学习训练结果，根据学习训练成果来建立常值神经网络，组成不同加工模式下的关于常值神经网络的模式库；步骤五，根据常值神经网络构建一组动态估计器，把模式库里各个模式所对应的学习训练结果嵌入到动态估计器中，把传感器当前接收的时序动态数据与这组动态估计器做差，形成一组识别误差，从而基于识别误差来通过最小误差算法对当前接收的时序动态数据与动态估计器进行比较，若比较结果超出预设阈值，则把该识别误差作为自主感知的调整值输入常值神经网络。2.如权利要求1所述的一种智能加工机器的自主感知方法，其特征在于，在步骤一中，所述感知区域编码具体是该感知区域的传感器的坐标。3.如权利要求2所述的一种智能加工机器的自主感知方法，其特征在于，在步骤一之后且步骤二之前，还包括传感器节点校验步骤，把感知区域的外围传感器所在节点定义为锚节点，对于待校验的未知节点i，根据该未知节点i相对锚节点的位置关系校验传感器节点是否在该感知区域内。4.如权利要求1所述的一种智能加工机器的自主感知方法，其特征在于，在步骤四中，所述不同加工模式对训练集的有效特征变量的未知非线性加工系统动态是指：其中，x＝[x1,…,xn]T∈Rn是感知区域内传感器取到的特征数据，n...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡俊敏，黄光景，陈秋发，黎致明，罗旭忠，
申请(专利权)人：东莞市巨冈机械工业有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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