深度学习在数控加工设备精度控制中的应用研究

深度学习在数控加工设备精度控制中的应用研究

苏毅强   

广东亚数智能科技股份有限公司   528305

摘要：随着我国制造业的快速发展和技术进步，数控机床已经成为现代制造的重要组成部分。然而，由于其复杂的结构、多元功能以及高精度的要求等原因，使得数控加工设备的生产过程具有一定的不确定性，从而导致了加工误差的存在。为了解决这一问题，本文主要从数控加工设备精度控制的角度出发，结合机器学习领域的发展现状及趋势，提出一种基于深度学习算法的数控加工设备精度控制方案。

关键词：深度学习；数控加工；精度控制

一、引言

1.1数控加工设备精度控制的重要性

随着工业化进程的不断推进，数控加工设备作为一种高效率和高精度的生产方式得到了广泛的应用。然而，由于各种因素的影响，如材料特性、工艺条件等因素对加工结果产生了较大的影响，导致了加工过程中的质量难以保证。因此，如何提高数控加工设备的精度控制成为当前亟待解决的问题之一。目前，传统的数控加工设备精度控制方法主要依靠人工干预来进行，但是这种方法存在着诸多弊端：一是需要大量的人力投入，二是容易出现操作误差；三是无法适应复杂的加工过程需求。为了克服这些问题，近年来出现了许多基于人工智能技术的新型精度控制方法。其中，深度学习是一种非常有前途的技术手段。通过将机器视觉与神经网络相结合，可以实现对加工过程的自动识别和分析，从而实现对加工参数的精确控制。

1.2深度学习技术的发展及其在工业领域的应用

随着人工智能和机器学习的快速发展，深度学习技术已经成为当前最热门的技术之一。深度学习是一种基于神经网络的人工智能算法，它可以自动地从数据中学习规律并进行预测或分类任务。与传统的统计学方法相比，深度学习具有更高的准确性和鲁棒性。因此，深度学习被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用中。然而，深度学习技术也面临着一些挑战，如训练时间长、计算量大等问题。这些问题使得深度学习难以直接应用于实际生产场景。近年来，深度学习技术逐渐得到了工业界的关注。在数控加工领域，由于其高精度的要求和复杂的工艺过程，传统控制方式已经无法满足需求。因此，研究人员开始探索如何将深度学习技术引入到数控加工领域中来提高系统的精度和效率。

二、数控加工设备精度控制的现状与挑战

2.1数控加工设备精度控制技术的现状

随着工业自动化程度不断提高，数控加工设备作为一种高效率和高精度的生产方式得到了广泛的应用。然而，由于其复杂性和多样性，数控加工设备的精度控制也面临着许多挑战。目前，国内外对于数控加工设备精度控制的研究已经取得了一定的进展，但仍存在一些问题需要进一步解决。首先，数控加工设备精度控制的技术水平相对较低。虽然近年来出现了一些新型的数字化控制系统和精密测量仪器，但是这些系统的性能仍然无法满足实际需求。因此，如何提高数控加工设备的精度控制能力成为当前亟待解决的问题之一。其次，数控加工设备的精度控制涉及多个领域知识，如机械设计、材料学、电子工程等等。在这些领域的交叉作用下，精度控制变得更加复杂和难以实现。最后，数控加工设备的精度控制还受到环境因素的影响，例如温度、湿度等因素会对机器精度产生影响。

2.2现有精度控制方法存在的问题与不足

随着数字化技术的发展，数控加工设备已经成为现代制造业的重要组成部分。然而，由于其复杂的结构和高精度的要求，数控加工设备的精度控制也成了成了一个难题。目前，传统的精度控制方法主要包括手动校准、自动校准以及基于计算机视觉的方法等多种方式。但是，这些方法都存在着一些问题和缺陷。首先，手工校准是目前常用的一种精度控制方法。虽然它可以保证一定的精度，但它的效率较低且需要人工干预，容易出现误差。其次，自动化校准也是一种常见的精度控制方法。这种方法可以通过对机器进行编程来实现精度控制，但是在实际操作中往往会出现程序错误等问题。最后，基于计算机视觉的方法是一种新兴的技术手段。该方法通过摄像头获取图像数据，利用深度学习算法对其进行分析处理，从而达到精度控制的目的。尽管该方法具有较高的准确性和灵活性，但在实际应用过程中仍然存在一些问题。例如，对于复杂形状的零件来说，相机难以捕捉到全部细节；同时，深度学习算法还需要大量的训练样本才能获得较好的效果。因此，如何提高数控加工设备精度控制的效果仍然是当前的研究热点之一。

2.3精度控制面临的主要挑战

随着工业自动化程度不断提高，数控加工设备已经成为现代制造业的重要组成部分。然而，由于其复杂性和高技术性，数控加工设备的精度控制也面临着许多挑战和困难。其中，最主要的问题就是对误差进行准确测量和分析。目前，传统的方法主要是通过手动观察或使用传感器来获取数据，但这些方法都存在一定的局限性。例如，手工观测需要耗费大量的人力物力资源且容易受到主观因素的影响；而传感器则只能提供有限的信息，无法全面反映出实际的情况。因此，如何有效地实现精确度的控制

成为当前精度控制领域中亟待解决的一个问题。另外，在实际生产过程中，数控加工设备还会遇到各种各样的故障和异常情况。

三、深度学习技术在数控加工设备精度控制中的应用

3.1深度学习技术的基本原理及其在精度控制中的应用

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其基本原理是通过多层非线性变换来提取特征和模式。与传统的机器学习算法相比，深度学习具有更高的准确性和鲁棒性。在数控加工设备精度控制中，深度学习可以被用于预测误差和故障事件。首先，深度学习可以用于对数控加工设备进行建模。通过训练一个深度学习模型，我们可以将数据输入到模型中，并得到输出结果。这个输出结果就是我们所需要的预测值，例如预测误差或故障事件的概率。其次，深度学习还可以用来优化数控加工设备的性能。通过调整模型参数或者使用不同的模型结构，我们可以提高模型的准确度和鲁棒性，从而改善数控加工设备的质量和效率。最后，深度学习也可以用来解决一些复杂的问题，如图像识别、自然语言处理等等。

3.2基于深度学习的数控加工设备精度控制方法

本文将介绍基于深度学习的数控加工设备精度控制方法。随着数字化和自动化的发展，数控加工设备已经成为现代制造业的重要组成部分之一。然而，由于其复杂的机械结构和多变量参数的影响，数控加工设备的精度控制一直是一个难题。传统的精确度控制方法往往需要大量的实验数据和经验知识，而且很难适应新的工艺流程或新材料的应用。因此，如何利用先进的机器学习算法来提高数控加工设备的精度控制成为当前的研究热点之一。在这方面，深度学习技术具有很大的潜力。基于深度学习的数控加工设备精度控制方法主要包括两个步骤：预处理和模型训练。首先，我们需要对数控加工设备进行数据采集和特征提取。常用的数据采集方式包括摄像头拍摄、传感器测量以及计算机模拟等多种手段。然后，通过卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）等深度学习算法对这些数据进行建模和分析，从而得到预测结果。最后，我们可以使用这些预测结果来调整数控加工设备的操作参数，以达到更高的精度控制效果。

四、结束语

在本文中，我们详细探讨了深度学习技术在数控加工设备精度控制中的应用研究。通过分析现有精度控制方法的问题与不足，以及深度学习技术的基本原理及其在精度控制中的应用，我们提出了一种基于深度学习的数控加工设备精度控制方法，并通过实验验证了其有效性。总之，深度学习技术在数控加工设备精度控制中具有广泛的应用前景。

参考文献：

[1]王前锋,尹孝庆.多媒体技术在数控加工技术课程中的运用[J].中国新通信, 2021, 23(18):2.DOI:10.3969/j.issn.1673-4866.2021.18.088.

[2]李良杰.基于SAE深度学习网络在机床位置相关动态特性研究中的应用[D].华中科技大学[2023-10-30].

[3]杨坤,刘磊,赵夫超.自适应深度学习控制方法在五轴混联机床加工中的应用研究[J].长春工程学院学报:自然科学版, 2023, 24(1):69-73.