公开(公告)号：CN113305645B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202110690654.1

申请日：2021-06-22

Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院

Inventor： 黄庆卿 ,  韩延 ,  康真 ,  张焱 ,  王平

IPC: B23Q17/09

Abstract: 本发明属于数控机床刀具寿命预测领域，特别涉及一种基于混合神经模型的数控机床刀具剩余寿命预测方法，包括构建混合神经网络模型，针对刀具数据采样频率，构建PLC工况信号数据与振动和电流信号的同一时间段的样本生成一个样本数据；利用卷积神经网络和长短期记忆网络联合的子模型对样本数据进行学习得到第一表征刀具寿命的特征向量；利用NFM神经网络将采样点的工况信号hash成一独特的索引值后生成一特定维度的可学习的向量表学习获得第二表征刀具寿命的特征向量；将刀具当前工作时长和获取的特征向量输入到多层感知机中进行融合，预测刀具寿命；本发明能够根据刀具中的稀疏特征对道具寿命进行有效、精确的预测。

公开(公告)号：CN115933413A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202310078206.5

申请日：2023-01-18

Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院

Inventor： 产林平 ,  黄庆卿 ,  韩延 ,  张焱 ,  王浩 ,  魏旻 ,  王平

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明属于自动化控制领域，具体涉及一种针对网络控制系统的基于预设性能的自适应反演滑模控制方法，包括：将带有不确定时延的非线性网络控制系统模型转换为不含有不确定时延的系统模型；定义系统跟踪误差指标和预设性能轨迹，将受约束的系统跟踪误差指标转化为新的无约束误差指标；定义包含中间虚拟控制信号的新系统状态误差，并对系统模型进行坐标转换；设计滑模函数和李雅普诺夫函数，并采用自适应神经网络函数对网络干扰进行估计，获得系统输入信号控制率；本发明利用网络干扰概念，在不需要限定延时或者延时导数上限的情况下，有效地解决网络控制系统的时延问题，并通过设计预设性能指标完成对系统的控制，保证了系统的动态和稳态性能。