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公开(公告)号：CN115128997B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210745696.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/4065 , G06F18/2413 , G06F18/25 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种基于指令域与朴素贝叶斯的有效样本提取方法及系统，属于数控加工技术领域。方法包括：获取每一刀位点的工艺参数与内部响应数据和外部响应数据的对应描述；基于k近邻实现传感器观测的响应状态划分方法；利用朴素贝叶斯融合多个传感器的状态评价结果并从中提取出“工况‑响应”一致的数据作为有效数据；基于单因素的方差分析原理，构建四个评价级别(优秀、良好、合格、不合格)实现有效样本质量评价；最终可使用高质量的有效样本和智能算法研究工艺系统响应规律。该算法挖掘加工数据中的有效信息，提取的高质量样本数据适用于神经网络等智能算法训练。本发明有理论依据，且简单易实现，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN115128997A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210745696.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/4065 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于指令域与朴素贝叶斯的有效样本提取方法及系统，属于数控加工技术领域。方法包括：获取每一刀位点的工艺参数与内部响应数据和外部响应数据的对应描述；基于k近邻实现传感器观测的响应状态划分方法；利用朴素贝叶斯融合多个传感器的状态评价结果并从中提取出“工况‑响应”一致的数据作为有效数据；基于单因素的方差分析原理，构建四个评价级别(优秀、良好、合格、不合格)实现有效样本质量评价；最终可使用高质量的有效样本和智能算法研究工艺系统响应规律。该算法挖掘加工数据中的有效信息，提取的高质量样本数据适用于神经网络等智能算法训练。本发明有理论依据，且简单易实现，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN115220397B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210680150.6
申请日：2022-06-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种基于指令域的数控加工工艺数据标记方法及系统，属于数控加工技术领域。方法包括：采集数控加工过程中的工艺参数、主轴功率、指令信息和外部响应信号；对外部响应信号去噪平滑；基于信号相关性分析的方法实现外部响应信号与数控系统内部响应信号的时间起点同步；使用曲线拟合的方法实现不同频率信号的时间同步，基于邻域实现工艺参数与响应数据的空间同步与标记；最终实现数控加工中工艺数据与响应数据的自动标定，获得对应的“工况‑响应”描述。本发明针对数控加工中工艺信息与响应信息自动标记的多个难点，逐一进行解决，利用多项技术实现工艺信息与响应信息的快速准确标定，且简单易实现，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN115220397A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210680150.6
申请日：2022-06-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种基于指令域的数控加工工艺数据标记方法及系统，属于数控加工技术领域。方法包括：采集数控加工过程中的工艺参数、主轴功率、指令信息和外部响应信号；对外部响应信号去噪平滑；基于信号相关性分析的方法实现外部响应信号与数控系统内部响应信号的时间起点同步；使用曲线拟合的方法实现不同频率信号的时间同步，基于邻域实现工艺参数与响应数据的空间同步与标记；最终实现数控加工中工艺数据与响应数据的自动标定，获得对应的“工况‑响应”描述。本发明针对数控加工中工艺信息与响应信息自动标记的多个难点，逐一进行解决，利用多项技术实现工艺信息与响应信息的快速准确标定，且简单易实现，具有广泛的适用性。
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