项目名称: 基于特征的数控机床运动控制参数自整定策略研究

项目编号: No.50905069

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2010

项目学科: 金属学与金属工艺

项目作者: 宋宝

作者单位: 华中科技大学

项目金额: 20万元

中文摘要: 数控机床的加工质量是多种因素交互耦合影响的结果,其中机床运动控制参数对加工性能的影响尤为重要。由于缺乏高效的控制参数整定方法,整定过程依赖于操作人员的经验,以致参数整定过程繁琐费时,且不易获得满意的结果,无法发挥其最优性能。因此,必须对数控机床运动控制参数进行整定,使其机电参数得到最佳匹配,以保证其始终处于良好的工作状态。 本课题将结合数控机床动力学特性,深入研究其系统特征与其运动控制参数之间的内在关系,采用机器学习机制对其系统特征进行泛化,并对其特征进行重构建立系统动态模型。在此基础上,研究数控机床运动系统的性能评价方法及运动控制参数优化算法,设计系统实时动态特征模型与最优控制参数的映射规则,以获得基于系统动力学特征的数控机床运动控制参数自动整定策略,实现对数控机床运动控制参数的高效整定。 课题研究成果有助提高我国数控机床的技术水平,还可推广至其他行业领域类似应用场合,具有良好应用前景。

中文关键词: 数控机床;运动参数自整定;特征重构;机器学习;性能评价

英文摘要:

英文关键词: computer numerical control;control parameters self-tuning;feature reconstruction;machine learning;cost function

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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