[发明专利]一种基于数据驱动的机床功耗模型建模方法在审

专利信息
申请号: 202111180170.9 申请日: 2021-10-11
公开(公告)号: CN113987698A 公开(公告)日: 2022-01-28
发明(设计)人: 王奇;陈曦;苏纯;何亚峰;郭魂 申请(专利权)人: 常州工学院
主分类号: G06F30/17 分类号: G06F30/17;G06F30/27
代理公司: 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 代理人: 陈红桥
地址: 213032 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 数据 驱动 机床 功耗 模型 建模 方法
【权利要求书】:

1.一种基于数据驱动的机床功耗模型建模方法,其特征在于,包括以下步骤:

选择一台机床作为源机床,通过若干实验获取该源机床功耗特性的源数据集Tsrc

Tsrc={(xisrc,yisrc)},i=1,2,....,n (1)

其中,xisrc表示源机床的加工参数,yisrc表示源机床的功耗数据,n表示源数据集的大小;

通过若干实验获取目标机床功耗特性的目标数据集Ttar:

Ttar={(xitar,yitar)},i=1,2,....m (2)

其中,xitar表示目标机床的加工参数,yitar表示目标机床的功耗数据,m表示目标数据集的大小;

通过迁移学习将源数据集Tsrc向目标数据集Ttar迁移,得到迁移后的源数据集T′src

利用目标数据集Ttar和迁移后的源数据集T′src训练回归模型;

获取目标机床的功耗模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的机床功耗模型建模方法,其特征在于,源数据集Tsrc向目标数据集Ttar迁移的步骤包括:

利用仿射变换进行域自适应,使得源数据集Tsrc与目标数据集Ttar之间差异最小,目标函数表示为:

min|Tsrc_1·W-Ttar_1| (3)

其中,W为仿射变换矩阵,n为源数据集Tsrc的大小,m为目标数据集Ttar的大小;

利用源数据集Tsrc训练得到加工参数空间xi与功耗数据空间yi的映射关系fsrc

Tsrc_1可被替换为Tsrc_2,Tsrc_2可表示为:

其中,fsrc(x1tar)为目标加工参数数据xitar通过映射关系fsrc获得的目标功耗数据;

则目标函数(3)表示为:

min|Tsrc_2·W-Ttar_1| (5)

由于Tsrc_2与Ttar_1具有统一的列向量,因此式(5)可表示为下式:

其中,H是迁移变换矩阵;

求解迁移变换矩阵H:

H=(ATA)-1ATB (7)

其中,

迁移后的源数据集T′src表示为:

T′src=[xsrc,Tsrc_1·H] (8)。

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