一种基于因果后门路径的加工过程监测信号降噪方法技术

一种基于因果后门路径的加工过程监测信号降噪方法，其特征是针对监测信号中由不同噪声源产生的非同源噪声，建立以噪声为混杂因子的结构因果模型；通过中间变量引入了新的后门路径，以中间变量为条件构建两组监测信号的残差回归模型从而重构监测信号，以实现非同源噪声的消除。本发明专利技术解决了非同源噪声信号的降噪以及时序信号的重构难题。以及时序信号的重构难题。以及时序信号的重构难题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于因果后门路径的加工过程监测信号降噪方法


[0001]本专利技术涉及数控加工和人工智能领域，尤其是涉及一种面向加工过程的监测信号降噪方法，具体地说是一种基于因果后门路径的加工过程监测信号降噪方法。

技术介绍

[0002]加工过程中监测数据的降噪是一个重要的研究问题，由于航空航天零件加工过程的工况不断变化，数据获取难度大、成本高，所能用于数据驱动建模的数据量较少，因此数据的质量尤为重要。
[0003]传统基于统计的数据降噪方法局限在于需要随机噪声和系统噪声的统计先验知识，在变工况加工过程中，噪声的统计特性不明确，难以事先获取，因此基于传统统计的降噪方法难以适用；传统基于机理建模的降噪方法，由于数控加工是一个复杂的过程，尤其是变工况的加工过程，其测量噪声的形成机理非常复杂，机理建模方法只能进行一系列的假设、近似和简化，例如连续性假设、模型的线性简化等等，因此难以实现测量噪声的准确机理建模和降噪；数据驱动的降噪方法难以获取噪声标签，只能适用于仿真环境，且由于数据驱动方法固有的特点会存在建模误差，尤其对于数据不满足独立同分布的变工况加工过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于因果后门路径的加工过程监测信号降噪方法，其特征在于：将同一传感器获取的两组监测信号X
t
和Y
t
的噪声分为同源和非同源两部分，X
t
和Y
t
所对应的真实待测量为R
t
和Q
t
；针对监测信号中由不同噪声源产生的非同源噪声N
X
和N
Y
，建立以同源噪声N为混杂因子的结构因果模型；通过中间变量C
t
引入新的后门路径，以中间变量为条件构建两组监测信号的残差回归模型从而重构Q
t
，以实现非同源噪声的消除。2.根据权利要求1所述的基于因果后门路径的加工过程监测信号降噪方法，其特征在于：所述的结构因果模型构建方法是通过建立因果图表征真实待测量R
t
和Q
t
、监测信号X
t
和Y
t
、同源噪声N、非同源噪声N
X
和N
Y
之间的因果关系并用下式表示：Y
t
：＝f1(Q
t
)+g1(N)+g2(N
Y
)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)X
t
：＝f2(R
t
)+g3(N)+g4(N
X
)
ꢀꢀꢀꢀ
(2)式中...

【专利技术属性】
技术研发人员：李迎光，刘长青，华家玘，刘旭，郝小忠，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：