一种装备体系评估方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN115049257A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210676902.1

    申请日:2022-06-15

    Abstract: 本发明提供了一种装备体系评估方法、装置及设备,所述方法包括:获取装备体系的参数信息,所述参数信息包括:装备数量和/或装备性能;构建所述装备体系的目标作战网络;根据所述装备体系的目标作战网络和所述参数信息,确定所述装备体系的韧性评估结果。本发明的方案,解决了现有技术中缺少能够有效评估装备体系韧性的方法的问题。

    一种基于机器学习的刀具磨损状态监测方法

    公开(公告)号:CN109571141A

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201811297325.5

    申请日:2018-11-01

    Abstract: 本发明属于铣床的附件和辅助装置技术领域,公开了一种基于机器学习的刀具磨损状态监测方法,将切削力和振动信号作为刀具状态监测信息,多特征融合的刀具磨损状态监测与预测方法,实现铣削加工刀具状态的有效监测同时为切削数据库提供基础数据来源及监测预测模块。不论是切削力还是振动信号,进行特征融合后识别精度更高,且进给方向提取特征相比其他方向有更高的识别精度;对比所有提取特征和经过选择后的部分特征识别精度可知,起到降维作用的相关性选择法可以提高分类的准确性和系统鲁棒性,对刀具监测系统有重要作用;通过神经网络对刀具磨损量进行回归分析,建立刀具磨损监测模型,并采用粒子群优化算法提高神经网络性能及表现。

    一种结构化数据的自适应关系建模方法

    公开(公告)号:CN113191441A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110521389.4

    申请日:2021-05-13

    Abstract: 本发明涉及一种结构化数据的自适应关系建模方法,属于人工智能预测技术领域。使用K×o个指数神经元建模结构化数据属性间的特征交互关系,K为注意头的个数,o为每个注意头的指数神经元数目;每个注意头的所有指数神经元共享双线性注意函数权重矩阵Watt;每个注意头的第i个指数神经元yi表示为动态特征交互权重wi由公式wi=zi⊙vi给出,zi作为门,通过双线性注意对齐得分动态生成,表示为α‑entmax(·)为稀疏softmax,稀疏性随α的增大而增大。对比现有技术,本发明无需输入必须为正,提升了交叉特征建模的有效性;遵循白盒设计,建模过程更加透明;根据输入数据动态并有选择性地建模任意阶的交叉特征,提升了准确性和效率;通过注意权值及门控机制提升了模型全局/局部可解释性。

    一种基于数据挖掘的表面粗糙度监测模型及构建方法

    公开(公告)号:CN109753632A

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201811296408.2

    申请日:2018-11-01

    Abstract: 本发明属于信息检索及数据库结构技术领域,公开了一种基于数据挖掘的表面粗糙度监测模型及构建方法,基于方差分析及回归分析建立表面粗糙度模型,根据聚类结果明确了需切削力和振动信号与表面粗糙度的关联关系,大大的减少了切削信号选择过程中的盲目性;应用多传感器技术,实时采集切削过程的力和振动信号,基于奇异谱分析对切削信号进行分解和重构,不仅可以有效的减少噪声信号产生的干扰,也有助于特征量的提取;对切削力和振动信号进行时域和频域结果进行分析,通过相关性选择来进行特征提取,通过径向基函数神经网络建立表面粗糙度预测模型,可以大大提高预测的的精度和智能化水平,并且可以实现在线实时预测。

    一种基于累积和控制理论的刀具失效状态监测方法

    公开(公告)号:CN109746765A

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201811297324.0

    申请日:2018-11-01

    Abstract: 本发明属于机床上的指示或测量装置技术领域,公开了一种基于累积和控制理论的刀具失效状态监测方法,以信息熵和相关性为控制量,通过经验模态分解方法对原始切削力信号进行分析重构,有效减小随机误差对分析参数的干扰,为切削力信号的提取与分析提供了可靠依据;提取重构切削力信号中的信号平均功率和摩擦系数,对刀具的磨损和破损状态进行表征,并对其中的关键参数进行定义,通过改进的累积和控制图形成完善的刀具失效状态分析方法;通过开展多种材料加工的刀具磨损实验,与传统测量方法进行对比,证明其在超高强度钢和不锈钢半精加工工况下的实用性和可靠性,可作为一种快速可靠的刀具磨损状态实时监测方法在切削数据服务系统中进行使用。

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