CN118567294B 数控机床的协同控制方法及系统 （广东省鑫全利激光智能装备有限公司）

了加工参数的动态优化，提升了多机协作的效2对实时采集的所述多台数控机床的状态信息和所述目标加工参数组合进行动态分配通过所述协同加工策略控制所述多台数控机床进行实时加工，并采集对所述标准化参数数据集和所述质量补偿指令进行故障模式识别处理3通过遗传算法对所述工作状态模式分类结果进行初始参数生成，得到初始加工参数通过响应面法对所述参数优化试验方案进行多目标优化计算，得到优化参数响应曲通过自适应权重调整算法对所述参数敏感度排序进行加权组合，通过多变量时间序列分析对所述机床状态特征矩阵进行趋势预测，得对所述短期状态预测结果和所述子任务参数集进行初始匹配，得到初始任务分配方通过遗传算法对所述初始任务分配方案和所述负载均衡系数进行优44.一种数控机床的协同控制系统，用以执行如权利要求1分析模块，用于对所述标准化参数数据集进行多模计算模块，用于对所述机床工作状态预测数据进行自适应分配模块，用于对实时采集的所述多台数控机床的状态加工模块，用于通过所述协同加工策略控制所述多台数控机识别模块，用于对所述标准化参数数据集和所述质量补偿指令进行故障模式识别处567法对所述初始任务分配方案和所述负载均衡系数进行优化重组，得到优化任务分配方案；[0010]在本发明中，所述通过所述协同加工策略控制所述多台89便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、同加工策略通过深度Q网络训练了10000个回合，学习到在不同机床负载情况下的最优和质量稳定性。[0050]通过自适应量化算法对初步标准化数据进行离散化处理，得到离散化参数数所有特征归一化到均值为0、标准差为1的分布。自适应量化将连续数据离散化为100个等[0083]具体地，通过自适应权重调整算法对所[0085]对全局优化参数(8200rpm,2100mm/min,0.48mm)和局部最优参数(8000rpm,2000mm/min,0.5mm)进行加权平均,得到初始目标加工参数组合:主轴转速=8200×0.5+[0087]微调权重值,例如将主轴转速的权重调整为0.52,重新计算参数组合和目标函数[0088]最终得到目标加工参数组合:主轴转速8180rpm,进给速度2080mm/min,切削深度[0114]以上举例具体展示了如何将分解的子任务有序组合,形成一个完整的加工流程。每个子任务都针对特定的加工目标优化了参数,共同确保了零件的整体加工质量和效率。通过这种方式,实现了对原始目标加工参数的合理分解和应用,使得整个加工过程更加灵活和高效。这种方法可以更好地适应复杂工件的不同特征和精度要求,最终得到高质量的[0131]对优化状态估计值进行统计过程控制分析，得到过程能力指数。统计过程控制过模糊推理系统对过程能力指数进行评估，得到质量状态等级。模糊推理系统基于专家知识构建模糊规则库，将定量的过程能力指数转化为定性的质量状态等级。对质量状态测量噪声的标准差从原始的0.1mm降低到[0135]NSGA_II算法使用种群大小为100，进化500代，得到一组包含10个参数的补偿方性的分类结果转化为模糊隶属度，反映故障分类的不确定性。通过人工神经网络对故障隶属度矩阵进行非线性映射，得到故障严重程度评估结果。人工神经网络，如多层感知器[0159]分配模块204，用于对实时采集的所述多台数控机床的状态信息和所述目标加工[0161]识别