【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造，尤其涉及一种智能数控机床功率预测方法及系统。
技术介绍
1、在工业自动化领域，机器人的功率消耗是影响生产成本和能效的关键因素。然而，现有的智能数控机床功率预测技术往往存在准确性不足的问题，这限制了其在实际生产中的应用。一方面，智能数控机床的功率消耗受到多种因素的影响，如任务类型、负载重量、移动路径，这些因素的复杂性和多变性使得准确预测功率消耗成为一个挑战。另一方面，现有的预测模型通常缺乏对机器人历史运行数据的深入分析，无法充分捕捉到功率消耗模式的细微差别。
2、此外，智能数控机床的使用环境和工作条件经常发生变化，这要求功率预测模型能够适应不同的工作场景和条件。然而，传统的预测方法往往采用静态模型，难以应对动态变化的环境。这种局限性导致预测结果与实际功率消耗之间存在较大偏差，影响了生产计划的精确性和能源管理的效率。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种智能数控机床功率预测方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种智能数控机床功率预测方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：对智能数控机床进行历史运行记录采集，得到集成历史运行记录数据集；基于集成历史运行记录数据集对智能数控机床进行功率消耗模式识别，得到功率消耗模式数据集；
4、步骤s2：根据功率消耗模式数据集对集成历史运行记录数据集进行数据集划分，得到若干组历史运行记录数据集；对各组历史运行记录数据集进行工作任务特征挖掘，得到各个工
5、步骤s3：基于功率消耗模式数据集、若干组历史运行记录数据集与各个工作任务特征数据对智能数控机床进行自适应模型构建，得到机器人功率预测模型；
6、步骤s4：根据集成历史运行记录数据集对智能数控机床进行工作虚拟环境构建，得到机器人工作虚拟环境；基于机器人工作虚拟环境对机器人功率预测模型进行强化训练，得到优化机器人功率预测模型；
7、步骤s5：基于预设的联邦学习框架将优化机器人功率预测模型部署至目标工厂的若干个边缘设备上，得到分布式机器人功率预测模型集；获取机器人实时任务数据流；基于分布式机器人功率预测模型集根据机器人实际任务数据对智能数控机床进行功率预测，得到机器人预测功率数据集。
8、本专利技术通过收集并分析智能数控机床的历史运行记录，能够识别出机器人的功率消耗模式，从而为构建更为精确的功率预测模型打下基础。这能够更好地理解并预测机器人在不同工作状态下的能耗行为。通过对集成数据集的划分和特征挖掘，模型能够识别不同工作任务的特定特征，使得预测模型不仅能够适应单一任务，还能够适应多变的工作任务组合，增强了模型的泛化能力和适应性。通过构建工作虚拟环境并进行强化训练，使得功率预测模型能够在模拟的动态环境中进行学习和优化，提高了模型对实际工作条件变化的响应能力，减少了环境变化对预测准确性的影响。通过利用联邦学习框架将优化后的模型部署到边缘设备上，实现了模型的分布式运行。这不仅降低了对中心服务器的依赖，还能够实现快速、实时的本地化功率预测，提高了系统的响应速度和可靠性。通过实时采集机器人的任务数据流，并结合分布式模型进行功率预测，能够提供连续的、实时的功率消耗预测。这对于生产过程中的能源管理和优化具有重要意义，有助于实现更加精细化的生产调度和能源使用。综上所述，本专利技术有效提升了功率预测的准确性和适应性。
9、优选地，本专利技术还提供了一种智能数控机床功率预测系统，用于执行如上所述的智能数控机床功率预测方法，该智能数控机床功率预测系统包括：
10、功耗模式识别模块，用于对智能数控机床进行历史运行记录采集，得到集成历史运行记录数据集；基于集成历史运行记录数据集对智能数控机床进行功率消耗模式识别，得到功率消耗模式数据集；
11、工作任务特征挖掘模块，用于根据功率消耗模式数据集对集成历史运行记录数据集进行数据集划分，得到若干组历史运行记录数据集；对各组历史运行记录数据集进行工作任务特征挖掘，得到各个工作任务特征数据；
12、预测模型构建模块，用于基于功率消耗模式数据集、若干组历史运行记录数据集与各个工作任务特征数据对智能数控机床进行自适应模型构建，得到机器人功率预测模型；
13、模型强化训练模块，用于根据集成历史运行记录数据集对智能数控机床进行工作虚拟环境构建，得到机器人工作虚拟环境；基于机器人工作虚拟环境对机器人功率预测模型进行强化训练，得到优化机器人功率预测模型；
14、功率预测模块，用于基于预设的联邦学习框架将优化机器人功率预测模型部署至目标工厂的若干个边缘设备上，得到分布式机器人功率预测模型集；获取机器人实时任务数据流；基于分布式机器人功率预测模型集根据机器人实际任务数据对智能数控机床进行功率预测，得到机器人预测功率数据集。
15、本专利技术中，通过功耗模式识别模块对历史运行数据的深入分析，能够准确识别出功率消耗模式，为后续预测提供可靠的基础数据。通过工作任务特征挖掘模块能够从历史数据中提取关键特征，这些特征对于理解机器人在不同任务下的能耗行为至关重要。通过预测模型构建模块利用提取的特征数据构建自适应模型，使预测模型能够根据不同任务和条件自动调整，提高预测的灵活性和准确性。通过模型强化训练模块通过构建虚拟环境对模型进行训练，增强模型对实际工作场景的适应能力，优化预测结果。通过功率预测模块采用联邦学习框架，实现模型在边缘设备的分布式部署，降低了中心化计算的压力，提高了系统的扩展性和响应速度。通过实时获取并处理机器人的任务数据流，提供即时的功率预测，为生产调度和能源管理提供实时数据支持。
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1.一种智能数控机床功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤S17包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤S45包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
10.一种智能数控机床功率预测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的智能数控机床功率预测方法，该智能数控机床功率预测系统包括
...【技术特征摘要】
1.一种智能数控机床功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤s15包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤s17包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的智能数控机床功率预测方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：章浩，刘洋，熊自法，隆勇宁，
申请(专利权)人：东莞市立弘钣金有限公司，
类型：发明
国别省市：
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