[发明专利]一种基于区间的数控机床性能预测方法

摘要

本发明公开了一种基于区间的数控机床加工性能预测方法，包括：（1）获取每类测量数据的多个测量值；（2）将每类测量数据中的每个测量值转换成区间形式；（3）提取时域或时频域特征；（4）把提取的时域或时频域特征作为观测，获得优化的广义隐马尔可夫模型；（5）从优化的广义隐马尔可夫模型中，找出状态转移概率矩阵，作为马尔科夫链转移矩阵；（6）选择区间化的初始状态概率向量，并与该马尔可夫链转移矩阵，形成性能预测模型A(n)；（7）求该模型中的最大值，即为数控机床加工性能的预测状态。本发明的方法通过概率来处理偶然不确定性，通过区间来获取知识匮乏引起的不确定性，使预测准确率能显著提高，并具有很强的预测鲁棒性。

主权项

一种基于区间的数控机床加工性能预测方法，具体包括如下步骤：（1）获取数控机床加工状态中每类测量数据的多个测量值，组合形成数控机床加工信号数据集；（2）将所述每类测量数据中的每个测量值都转换成区间形式，形成区间化的加工信号数据集；（3）对上述区间化后的加工信号数据集进行处理，提取其时域特征或者时频域特征；（4）将提取的时域特征或者时频域特征作为观测，输入广义隐马尔科夫模型中，对模型进行优化训练，使模型参数优化，从而获取优化的广义隐马尔可夫模型；（5）提取所述优化的广义隐马尔可夫模型中的状态转移概率矩阵作为数控机床区间化的马尔科夫链转移矩阵；（6）根据所述马尔可夫链转移矩阵获得数控机床性能预测模型A(n)，其中，A(n)＝π(0)An，A为马尔科夫链转移矩阵，π为区间化的初始状态概率向量，n表示转移的步数；（7）求取所述数控机床性能预测模型A(n)中的最大值，该最大值对应的状态即为数控机床加工性能的预测状态，根据该预测状态即可获得数控机床的性能。