【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数控机床，特别涉及基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法。
技术介绍
1、数控机床优化算法是为了提高数控机床加工效率、降低能耗和提高产品质量而设计的算法，这些算法主要应用于数控(computer numerical control,cnc)机床，这种机床通过计算机程序来控制和操作工具的运动，用于完成各种加工任务，如铣削、车削、钻孔等。数控机床的刀具路径问题是在数控机床加工过程中面临的一个关键技术问题，它涉及确定刀具在工件表面上的运动轨迹，以在给定的切削条件下实现高效、精确的加工。但是现有的控制无法实现自适应控制，加工过程不灵活。
技术实现思路
1、为了解决以上问题，本专利技术提供了基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法。
2、为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
3、本专利技术公开了基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，包括如下步骤：
4、步骤1：收集数控机床加工过程中的数据，包括切削参数、机床状态和加工结果，对数据进行预处理；
5、步骤2：使用切削速度、进给速度、切削深度、工件材料特征，对特征进行标准化、归一化；
6、步骤3：使用机器学习模型预测最优的刀具路径；
7、步骤4：利用交叉验证方法对模型进行调参，以提高模型的泛化性能，并引入深度学习模型，以捕捉复杂的非线性关系；
8、步骤5：实时监测加工过程中的数据，包括刀具运动轨迹、振动频率、温度，将实时数据输入已训练
9、步骤6：根据模型的预测结果，动态调整数控机床的控制参数，以实现最优切削效果。
10、进一步的：所述步骤1包括：
11、在数控机床上安装传感器，用于实时监测加工过程中的数据，包括切削速度v、进给速度f、切削深度d、振动vib、温度t，通过数控系统记录刀具路径、切削参数和机床状态信息；
12、将从不同传感器和系统中收集的数据进行整合，形成数据集，对齐时间戳，确保各个数据源的时间一致性；
13、识别和处理异常值，以保证数据的完整性；
14、根据加工结果，将数据标签化为目标变量，确保标签与相应的特征对应；
15、考虑切削力fc与切削速度v、进给速度f、切削深度d之间的关系，使用经验公式表示：
16、fc＝k1·vn·fm·dp
17、其中，k1为经验系数，n、m、p为经验指数。
18、进一步的：所述步骤2包括：
19、选择对最优刀具路径影响显著的特征；
20、对选择的特征进行标准化，以确保在不同量纲下具有相似的尺度，标准化公式为：
21、
22、其中，x′是标准化后的特征值，x是原始特征值，μ和σ分别是特征的均值和标准差；
23、将相关性强的特征进行组合，形成新的特征，以增强模型对复杂关系的拟合能力；
24、根据模型的性能反馈，不断调整特征的选择和处理方式；
25、利用模型的解释性分析，了解特征对模型输出的影响，进一步优化特征工程的过程；
26、考虑加工过程中的切削功率p与切削速度v、进给速度f、切削深度d的关系，使用特征工程后的公式表示：
27、p＝k2·v′+k3·f′+k4·d′
28、其中，k2、k3、k4为模型训练得到的权重，v′、f′、d′为经过标准化和变换的特征。
29、进一步的：所述步骤3包括：
30、使用支持向量机回归模型；
31、将经过特征工程处理的数据集划分为训练集和测试集；
32、利用训练集对支持向量机回归模型进行训练；
33、支持向量机回归模型的训练过程用以下的优化问题表示：
34、
35、限制条件为：
36、yi-w·φ(xi)-b≤δ+ξi
37、
38、
39、其中，c是惩罚参数，yi是实际的输出值，w是权重，φ(xi)是输入数据xi的特征映射，b是偏置项，ε是边际宽度，ξi和是松弛变量，i是样本索引，n是样本数量；
40、使用测试集对训练好的模型进行验证，评估模型的性能，使用均方误差指标来衡量模型的预测精度：
41、
42、其中，n是测试样本数，yi是真实值，是模型预测值；
43、支持向量机回归模型的预测函数为：
44、
45、其中，k(xi，x)是核函数，αi和是支持向量机的拉格朗日乘子，b是偏置项；
46、分析支持向量机回归模型的参数，以调整模型的复杂度。
47、进一步的：所述步骤4包括：
48、利用交叉验证方法对支持向量机回归模型进行超参数调优，以提高模型的泛化性能；
49、引入多层感知器神经网络，以捕捉复杂的非线性关系，使用深度学习模型，搭建包含多个隐藏层的神经网络模型；
50、多层感知器神经网络输出表示为：
51、
52、其中，x是输入特征，w(1)和w(2)是权重矩阵，b(1)和b(2)是偏置项，σ是激活函数；
53、对优化后的支持向量机回归模型和深度学习模型进行性能对比，使用验证集评估其泛化能力；
54、选择性能更好的模型作为最终的数控机床优化算法模型；
55、对于选择的最终模型，进行模型解释性的分析，了解模型对刀具路径的影响；
56、利用深度学习模型中的可解释性工具，解释模型的预测结果。
57、进一步的：所述步骤5包括：
58、在数控机床上合理布置传感器，以实时监测加工过程中的各项数据，设置适当的采样频率，确保获取足够的实时数据；
59、将传感器采集的实时数据进行处理，确保数据的质量和可用性；
60、利用已经训练好的机器学习模型，将实时数据输入模型中，以获取模型的实时预测结果，机器学习模型根据实时输入的数据，预测最优的刀具路径：
61、
62、其中，是实时预测结果，ml_model是以训练好的机器学习模型，xreal-time是实时输入的数据；
63、将机器学习模型实时预测的最优刀具路径应用于数控机床的控制系统，动态调整数控机床的控制参数，以实现最优切削效果；
64、根据实际的加工反馈不断调整模型的输入和参数，以进一步提高算法的自适应性和鲁棒性：
65、新参数＝旧参数+α×(目标值-实际值)
66、其中，α是学习率，用于控制调整的步长；
67、在一定时间间隔内，更新模型，利用最新的实时数据对模型进行训练，以适应加工过程中的变化。
68、进一步的，所述步骤6包括：
69、根据机器学习模型的实时预测结果，动态调整数控机床的控制参数，利用自适应控制策略，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，所述步骤4包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，所述步骤5包括：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，所述步骤6包括：
【技术特征摘要】
1.基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能和机器学习的数控机床优化算法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能和机器学习的数控机床优...
【专利技术属性】
技术研发人员：王勇，王春生，于霜，顾涛，成立，关集俱，吕亚男，周信，
申请(专利权)人：苏州工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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