本发明专利技术公开了一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，包括如下步骤：S1、对微型弹簧垫片的生产过程进行实时监测，采集并形成多维数据集；S2、对多维数据集进行预处理；S3、采用高维量子态扰动特征提取方法将预处理后的数据集提取关键特征；S4、基于提取出的关键特征，构建自洽场神经网络模型；S5、基于非线性混沌预测算法对微型弹簧垫片的尺寸进行精准预测；S6、基于预测结果，采用多维拓扑保护控制技术对生产设备的加工参数进行实时调整；S7、将实际生产的微型弹簧垫片尺寸与预测结果进行比对，采用分层熵平衡机制对系统进行进一步优化。本发明专利技术实现了对微型弹簧垫片尺寸的高精度控制，提高了生产过程的稳定性和一致性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业控制，尤其涉及一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法。
技术介绍
1、随着现代制造业的不断发展，尤其是在精密机械和微型零部件制造领域，对产品尺寸的精确控制提出了越来越高的要求。微型弹簧垫片作为一种常见的机械零部件，其尺寸精度直接影响设备的整体性能和可靠性。然而，在实际生产过程中，由于工艺复杂、环境变量多样，以及生产设备的多样性，如何实现对微型弹簧垫片尺寸的高精度控制，仍然是一个技术难题。
2、在现有技术中，微型零部件的尺寸控制通常依赖于传统的质量检测和控制方法，这些方法主要包括离线检测、简单的统计过程控制，以及基于经验的参数调整。这些传统方法在面对日益复杂的生产环境和更高的精度要求时，表现出以下几个显著的缺陷：
3、1.实时性差：传统的尺寸控制方法多依赖于离线检测，即在零部件生产完成后进行尺寸测量和质量检测。这种方法虽然能够发现生产过程中的问题，但由于检测结果滞后，无法及时反馈并调整生产过程，导致废品率较高，生产效率低下。
4、2.缺乏动态适应性：传统的统计过程控制方法通常基于历史数据和固定的控制规则进行参数调整，但在实际生产中，环境条件和设备状态往往是动态变化的，固定的控制规则难以适应这些变化，导致控制精度不高，无法满足现代制造业对产品质量的更高要求。
5、3.复杂环境中的控制难度：在微型零部件的生产过程中，诸如温度、湿度、振动等多种环境因素会对产品的尺寸产生影响。传统方法在面对这些复杂环境变量时，缺乏有效的应对措施，导致尺寸控制的稳定性差。
>6、4.预测能力不足：现有技术通常依赖于基于经验或简单的统计模型进行预测，这些方法难以捕捉生产过程中潜在的非线性动态行为，无法准确预测尺寸变化的趋势，尤其是在面对复杂的生产工艺和多变量耦合影响时，这一问题尤为突出。7、5.缺乏智能化和自适应性：当前大多数的尺寸控制方法依赖于人工经验和简单的自动化控制系统，缺乏智能化和自适应能力。随着生产过程中数据量的增大和复杂度的提升，传统方法在数据处理和分析方面显得力不从心，难以从海量数据中提取有用信息，进行有效的控制。
8、因此，如何提供一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，本专利技术充分利用了神经网络算法、量子态扰动分析和非线性混沌预测技术，详细描述了智能化实现微型弹簧垫片尺寸控制的过程，具备高精度、实时性强和适应复杂生产环境的优点。
2、根据本专利技术实施例的一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，包括如下步骤：
3、s1、对微型弹簧垫片的生产过程进行实时监测，采集并形成多维数据集；
4、s2、对采集的多维数据集进行预处理，消除噪声和冗余信息，通过标准化和归一化处理，使数据适应自洽场神经网络的输入要求；
5、s3、采用高维量子态扰动特征提取方法将预处理后的数据集表示为高维量子态，通过施加微小扰动分析量子态的变化，提取与微型弹簧垫片尺寸相关的关键特征；
6、s4、基于高维量子态扰动算法提取出的关键特征，构建自洽场神经网络模型，通过多次迭代计算系统的自洽场分布，调整网络参数，使数据在网络中的传播达到平衡状态，从而提取出稳定的特征并进行精准预测；
7、s5、将实时采集的生产数据输入到训练好的自洽场神经网络模型中，基于非线性混沌预测算法对微型弹簧垫片的尺寸进行预测，通过分析生产过程中的非线性动态行为，识别系统中的混沌特性并建立相应的预测模型，捕捉微小初始条件变化对系统输出的敏感性，利用敏感特性对尺寸的未来变化进行精准预测；
8、s6、基于自洽场神经网络和非线性混沌预测算法的预测结果，采用多维拓扑保护控制技术对生产设备的加工参数进行实时调整；
9、s7、将实际生产的微型弹簧垫片尺寸与预测结果进行比对，采用分层熵平衡机制对系统进行进一步的优化，通过分析和调整各层次信息熵，使系统达到最优平衡状态。
10、可选的，所述s3包括以下步骤：
11、s31、采用高维量子态扰动特征提取方法将经过预处理后的多维数据集表示为高维量子态；
12、s32、对构建的高维量子态施加微小扰动，扰动表示为量子态的变化，其大小取决于生产数据中各个参数的变化范围；
13、s33、引入自适应量子态剪枝技术，对施加扰动后的高维量子态进行动态筛选和剪枝，通过分析量子态中各成分对最终特征的贡献度，去除对量子态变化贡献较小的成分，保留高影响力的量子态分量；
14、s34、对经过自适应量子态剪枝后的量子态变化进行分析，计算量子态变化的幅度和相位差，识别各输入参数对量子态变化的影响：
15、
16、其中，δψtotal表示剪枝后量子态的整体变化，αi为量子态对第i个参数的灵敏度系数，表示量子态ψ(x)相对于第i个输入参数xi的偏导数，δxi为第i个参数的扰动量，表示量子态ψ(x)相对于第j个保留量子态分量ψj的变化量，ψj为剪枝后保留的第j个高影响力量子态分量，prune(ψj)表示经过剪枝后保留的量子态成分ψj，β为剪枝调整系数；
17、s35、基于剪枝和分析后的量子态变化结果，提取出与微型弹簧垫片尺寸相关的关键特征向量，其中每个特征值对应的是对量子态变化具有显著贡献的参数，选取标准依据为那些导致较大幅度变化或显著相位差异的输入参数；
18、s36、对提取出的关键特征向量进行标准化处理，使得每个特征值符合特定范围标准，标准化后的特征向量用于后续的模型训练和预测过程。
19、可选的，所述s4包括以下步骤：
20、s41、将基于高维量子态扰动算法提取出的关键特征向量输入至自洽场神经网络模型的输入层，通过随机初始化设定网络的初始权重和偏置项；
21、s42、特征向量在每一层的神经元中通过设定的权重矩阵和偏置项进行线性变换，并通过非线性激活函数进行处理：
22、
23、其中，al为第l层的输出向量，al-1为上一层的输出，wl和bl分别为第l层的权重矩阵和偏置项，为非线性激活函数，为剪枝后的量子态变化量，vl为每一层中的特定调节向量；
24、s43、在网络的训练过程中，采用hessian-free优化算法进行多次迭代计算，在每次迭代中，hessian-free优化算法通过近似计算hessian矩阵并结合量子态变化量，动态调整网络参数：
25、
26、其中，为更新后的权重，hl为第l层的hessian矩阵的近似，λ为正则化参数，i为单位矩阵，为为损失函数的梯度，γ为量子态调节系数；
27、s44、通过多次迭代计算，hessian-free优化算法逐步调整网络参数，使系统的自洽场分布达到平衡状态，提取出具有高稳定性的特征，并用于精准预测微型弹簧垫片的尺本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，其特征在于，所述S3具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，其特征在于，所述S4具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，其特征在于，所述S5具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，其特征在于，所述S6具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，其特征在于，所述S7具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，其特征在于，所述s3具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测的微型弹簧垫片尺寸控制方法，其特征在于，所述s4具体包括：
4.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：王庆顺，王紫，
申请(专利权)人：东台市江龙金属制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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