【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业母机工件加工数据领域，尤其涉及基于多尺度特征融合的工业母机加工工件质量预测方法。
技术介绍
1、在工件加工过程中,加工数据可以全面记录加工各环节的多维信息,既包含加工参数、设备状态,也反映产量、质量和故障等情况。这些数据反映了生产过程的点点滴滴,分析和应用它们可以找出生产薄弱环节,实现精益生产、提高效率与质量、降低成本。然而,加工数据本身并不能直接反映最终工件质量,而加工过程的一致性也限制了单纯依靠数据分析来预测质量的效果。大量重复冗余数据的累积,不仅导致存储资源浪费,也增加了无效的人工分析工作,无法真正提升质量控制水平。此外,过多的特征数据采集也会导致成本快速增长。因此,需要针对工件和加工特点选择有效的关键数据,开发智能化分析方法,以较低成本实现质量预测的准确性与有效性。
2、随着机器学习技术在制造业的广泛应用, 许多新方法致力于探索加工数据与刀具寿命之间的内在关系,以实现对工艺过程的精确控制。在这些研究中,工件表面粗糙度作为一项关键的质量指标受到高度关注。通过构建能够提取高维时序数据特征的深度学习模型,...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度特征融合的工业母机加工工件质量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的工业母机加工工件质量预测方法，其特征在于，步骤1中所述工件加工过程数据样本为一个时间序列，包括加工一个工件的一段时间内所采集的加工数据及对应的刀具加工工件粗糙度，所述加工数据包括主轴功率、x方向振动加速度、y方向振动加速度、z方向振动加速度和当前刀具的加工次数；
3.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的工业母机加工工件质量预测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于多尺度特...
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度特征融合的工业母机加工工件质量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的工业母机加工工件质量预测方法，其特征在于，步骤1中所述工件加工过程数据样本为一个时间序列，包括加工一个工件的一段时间内所采集的加工数据及对应的刀具加工工件粗糙度，所述加工数据包括主轴功率、x方向振动加速度、y方向振动加速度、z方向振动加速度和当前刀具的加工次数；
3.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的工业母机加工工件质量预测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求...
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