数控机床数字孪生模型的更新方法、系统、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提出的一种数控机床数字孪生模型的更新方法、系统、装置及介质，属于数控机床技术领域。所述方法包括：监控数控机床的运行状态以触发数字孪生模型更新；测量数控机床的实际响应，收集响应数据，以生成小批量数据集；利用小批量数据集确定数字孪生模型的更新模式；基于确定的更新模式执行相应的模型更新流程。本发明专利技术基于集成增量学习策略实现了数控机床数字孪生模型的自适应更新，在保证模型准确性的同时，有效降低了更新成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数控机床，更具体的说是涉及一种数控机床数字孪生模型的更新方法、系统、装置及介质。

技术介绍

1、数字孪生被定义为物理对象的虚拟模型，可以通过自适应更新在服务期间与对象同步。与传统的虚拟模型不同，数字孪生的核心特征是物理对象和虚拟模型之间的双向驱动，相互增强。因此，数字孪生技术为进行加工中的过程监控和自适应优化提供了新的思路。

2、数控机床的动态特性在加工运行期间是变化的。因此，数字孪生模型的更新对于保持数字空间和物理空间之间的一致性至关重要。同时，应以高效率和更少的数据量更新模型，以确保数控机床在正常生产中的可用性。但是，由于数控机床动态特性在加工运行期间的变化，导致数字空间和物理空间之间存在不一致性的问题，对于数字孪生模型，当前未有实用的更新解决方案。

技术实现思路

1、针对以上问题，本专利技术的目的在于提供一种数控机床数字孪生模型的更新方法、系统、装置及介质，基于集成增量学习策略实现了数控机床数字孪生模型的自适应更新，在保证模型准确性的同时，有效降低了更新成本。

2、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，所述监控数控机床的运行状态以触发数字孪生模型更新，包括：

3.根据权利要求2所述的数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，所述测量数控机床的实际响应，收集响应数据，以生成小批量数据集，包括：

4.根据权利要求3所述的数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括参数化模型和残差补偿模型。

5.根据权利要求4所述的数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，所述利用小批量数据集确定数字孪生模型的...

【技术特征摘要】

1.一种数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，所述监控数控机床的运行状态以触发数字孪生模型更新，包括：

3.根据权利要求2所述的数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，所述测量数控机床的实际响应，收集响应数据，以生成小批量数据集，包括：

4.根据权利要求3所述的数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括参数化模型和残差补偿模型。

5.根据权利要求4所述的数控机床数字孪生模型的更新方法，其特征在于，所述利用小批量数据集确定数字孪生模型的更新模式，包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：倪鹤鹏，蒙德健，姬帅，胡天亮，孙健，叶瑛歆，张桐嘉，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：