[发明专利]磨加工产品尺寸预测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种磨加工产品尺寸预测方法，其特征在于，所述方法包括：

在工件的磨加工过程中，获取所述工件对应目标特征参数的实时采集值；

基于训练完备的预测模型，对所述目标特征参数的实时采集值进行分析，得到所述工件在所述磨加工过程的加工尺寸的实时预测结果。

2.根据权利要求1所述的磨加工产品尺寸预测方法，其特征在于，所述在工件的磨加工过程中，获取所述工件对应目标特征参数的实时采集值之后，还包括：

通过特征工程，预处理所述工件对应目标特征参数。

3.根据权利要求1所述的磨加工产品尺寸预测方法，其特征在于，所述预测模型采用基于引导凝聚算法和遗传算法的极限学习机模型，所述目标特征参数包括：进给速度、主轴功率的峰值、所述主轴功率的方差、所述主轴功率的中位数、各个磨加工阶段功率的峰值、所述各个磨加工阶段功率的中位数、所述各个磨加工阶段功率的方差、所述各个磨加工阶段功率曲线的包络面积、前n个功率值的和以及所述前n个功率值的峰值。

4.根据权利要求3所述的磨加工产品尺寸预测方法，其特征在于，所述在工件的磨加工过程中，获取所述工件对应目标特征参数的实时采集值之后，还包括：

判断所述目标特征参数中粗磨阶段功率的峰值、所述粗磨阶段功率的包络曲线、精磨阶段功率的峰值以及所述精磨阶段功率的包络曲线是否超过预设阈值；

若所述目标特征参数中所述粗磨阶段功率的峰值、所述粗磨阶段功率的包络曲线、所述精磨阶段功率的峰值以及所述精磨阶段功率的包络曲线超过预设阈值，则停止所述磨加工过程，并启动报警机制。

5.根据权利要求3所述的磨加工产品尺寸预测方法，其特征在于，所述基于训练完备的预测模型，对所述目标特征参数的实时采集值进行分析之前，还包括：

基于训练集中所述目标特征参数和产品尺寸检测参数，对所述基于引导凝聚算法和遗传算法的极限学习机模型进行训练，得到训练完备的所述基于引导凝聚算法和遗传算法的极限学习机模型。

6.根据权利要求1所述的磨加工产品尺寸预测方法，其特征在于，所述基于训练完备的预测模型，对所述目标特征参数的实时采集值进行分析，得到所述工件在所述磨加工过程的加工尺寸的实时预测结果之后，还包括：

判断所述加工尺寸的实时预测结果是否超过公差；

若所述加工尺寸的实时预测结果超过所述公差，则停止所述磨加工过程，并启动报警机制。

7.一种磨加工产品尺寸预测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，在工件的磨加工过程中，获取所述工件对应目标特征参数的实时采集值；

预测模块，基于训练完备的预测模型，对所述目标特征参数的实时采集值进行分析，得到所述工件在所述磨加工过程的加工尺寸的实时预测结果。

8.根据权利要求7所述的磨加工产品尺寸预测装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练模块，基于训练集中所述目标特征参数的采集值和产品尺寸检测参数，对所述基于引导凝聚算法和遗传算法的极限学习机模型进行训练，得到训练完备的所述基于引导凝聚算法和遗传算法的极限学习机模型。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至6中任一项所述的磨加工产品尺寸预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的磨加工产品尺寸预测方法的步骤。