一种铣削表面粗糙度在线监测方法及系统

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一种铣削表面粗糙度在线监测方法及系统
申请号:CN202510110479
申请日期:2025-01-23
公开号:CN119772659A
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种铣削表面粗糙度在线监测方法及系统,该方法包括以下步骤:步骤S1:获取铣削加工时的主轴电信号、切削参数和表面粗糙度,将主轴电信号和切削参数作为输入数据,表面粗糙度作为标签数据;步骤S2:对获取到的数据进行预处理,形成数据集;步骤S3:将数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集;步骤S4:构建一维卷积‑长短时记忆(1DCNN‑LSTM)神经网络模型;步骤S5:利用灰狼优化算法优化1DCNN‑LSTM神经网络模型参数;步骤S6:利用优化后的1DCNN‑LSTM神经网络模型进行表面粗糙度在线监测。该方法及系统有利于提高铣削表面粗糙度预测的准确性和可靠性。
技术关键词
在线监测方法 灰狼优化算法 粗糙度 计算机程序指令 浅层神经网络 LSTM模型 电信号特征提取 数据 神经网络模型 样本 参数 静态特征提取 采集数控机床 变量 滑动时间窗口 在线监测系统