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一种具备自主学习能力的云制造支撑方法
摘要文本
本发明公开了一种具备自主学习能力的云制造支撑方法，属于智能制造技术领域，本发明中根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的传感距离数据集，从而根据传感距离数据集，计算质量系数，通过质量系数量化出该机床的加工质量，通过质量系数分配标签值，实现自动为自主学习模型分配标签值，解决现有技术中需要人工根据质量情况分配标签值的问题，再根据加工传感数据、传感距离数据集和标签值进行学习，一方面利用原始的加工传感数据，另一方面利用能体现质量差距的传感距离数据集，提高自主学习模型的学习精度，本发明能输出机床加工质量的具体等级值，具备自主的精细化的机床加工质量评估。
申请人信息
- 申请人:工业云制造(四川)创新中心有限公司
- 申请人地址:610000 四川省成都市高新区益州大道中段599号13栋19层1908-1912号、20层2008-2012号
- 发明人: 工业云制造(四川)创新中心有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种具备自主学习能力的云制造支撑方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410156546.X |
| 申请日 | 2024/2/4 |
| 公告号 | CN117707051A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G05B19/4069 |
| 权利人 | 工业云制造(四川)创新中心有限公司 |
| 发明人 | 张星智; 曾鸣; 闻方平; 张宏; 钟晓庆 |
| 地址 | 四川省成都市高新区益州大道中段599号13栋19层1908-1912号、20层2008-2012号 |
专利主权项内容
1.一种具备自主学习能力的云制造支撑方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将每张机床的加工传感数据上传至云端服务器；S2、在云端服务器中根据每张机床的加工传感数据，提取每张机床的传感距离数据集；S3、根据每张机床的传感距离数据集，计算质量系数；S4、根据质量系数，对每张机床的加工传感数据和传感距离数据集赋予标签值；S5、采用自主学习模型对每张机床的加工传感数据、传感距离数据集和标签值进行学习，得到优化自主学习模型；S6、根据优化自主学习模型对机床加工质量进行评估。