公开(公告)号：CN119692196A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411863607.2

申请日：2024-12-17

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王翔 ,  初红艳 ,  李迎 ,  陈文涛 ,  王一 ,  赵永胜

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的基于嵌套模型的机床服役性能退化预测方法，为了解决目前对机床服役性能退化的监测、分析与预测困难的问题。建立基于机床性能退化的精度指标和动态性能指标的性能退化评估指标；通过性能状态监测，得到机床服役过中间状态数据和性能退化数据等信息；将数控机床的服役时间、加工工艺参数作为输入向量，中间状态数据作为性能退化预测模型的中间过程向量，性能退化数据作为性能退化预测模型的输出向量；建立嵌套结构的机床服役性能退化预测模型，对性能退化特征参数进行拟合与预测，以发现其时变性规律，追踪机床性能退化过程，确定机床的性能退化程度及趋势。本发明适用于机床产品服役过程中的性能退化预测。

公开(公告)号：CN119511973A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411554291.9

申请日：2024-11-04

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 初红艳 ,  东岳峰 ,  曹建强 ,  程强 ,  王一 ,  张月泽 ,  闫俊

IPC: G05B19/418 ,  G06Q10/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种用于多品种小批量生产的控制图质量数据时序预测方法，属于智能制造领域。该方法的实现主要包括以下步骤：首先建立TimeGAN时序对抗模型对小样本质量数据进行扩增处理，并利用T‑SNE算法分析质量数据扩增效果。并建立LSTM时序预测模型对扩增后的数据样本进行时序预测。通过该方法可以将质量控制环节提前，实现对未来一段时间的质量数据进行控制。同时还有效的解决了多品种小批量生产中质量数据稀缺问题。