【技术实现步骤摘要】
专利技术涉及高精密数控机床高精密智能制造领域，具体涉及一种数控机床铣削加工过程不同工序信号的智能标记技术。
技术介绍
1、在数控机床铣削加工过程中，伴随工件加工、刀具运动和设备运行会产生大量复杂的工序信号数据。这些信号包含了丰富的工艺状态信息，是实现工艺优化、故障诊断以及质量控制的关键。然而，未经标记的原始数据通常存在噪声和冗余，直接使用会导致数据分析和建模效率低下。如何对这些数据进行准确、高效的标记，已成为智能制造领域的重要研究课题。
2、目前，数控机床加工中不同工序信号数据的标记主要依赖人工完成，面对工业生产中海量的多模态信号数据，人工标记耗时耗力，成本极高，难以满足实际需求，并且，由于标记人员的专业水平差异以及对加工过程的理解不足，人工标记存在错误率高、数据一致性差的问题。这种低质量标记会对后续的数据利用和分析产生不良影响，降低模型的预测准确性和决策可靠性。尽管已有部分基于规则的自动标记方法和机器学习辅助标记方法被提出，但这些方法通常依赖预设规则或依赖大量高质量样本数据进行训练，难以适应复杂、多变的加工场景，且在处理不同工序信号时表现出较大的局限性。
3、本专利技术提出了一种基于transform的深度学习模型来对时序信号标记任务进行建模和标记，该方法利用自注意力机制提取信号特征，动态调整模态权重，实现多工序信号的高效标记和精准分类，以提升制造过程数据的价值密度，并为后续的大数据分析和工艺优化提供高质量的数据支撑。
技术实现思路
1、针对现有技术中数控
2、本专利技术方法可显著提升加工信号标记的效率和质量，解决现有技术中标记结果易受噪声和参数变化影响的问题。相比传统标记方法，该方法在处理高噪声信号时表现出更高的鲁棒性，且计算效率显著提高，适用于数控加工不同工况下多模态信号的自动化标记和分类，为智能制造系统中数据驱动的工艺优化和预测模型提供高质量的基础数据支持。
3、为实现上述目的，本专利技术提出一种基于transform的数控机床铣削加工不同工序信号的智能标记技术，其包括如下步骤：
4、s1：采集数控加工过程中多模态时序信号，包括主轴振动信号、切削力信号和声发射信号，采用小波变换对原始信号进行去噪处理，并提取信号的时频域特征(如梅尔频率倒谱系数、频率分量、幅值和时间跨度等)，以便后续特征分析和建模。
5、s2：针对不同加工工况，按照工序类别(如空转、加速、粗铣工、半精铣和精铣)对信号样本进行初步分类，利用专家标注的少量高质量标记样本作为训练集，并设计多组不同模态信号特征组合实验，以验证信号特征在分类任务中的重要性。
6、s3：基于transform模型构建多模态信号特征提取框架，模型输入包括多模态信号的时序特征；通过引入多头注意力机制，捕捉信号间长程依赖关系，并动态调整不同模态信号的权重分配，生成联合特征表示；结合前馈神经网络对多模态特征进行进一步压缩和编码。
7、s4：设计改进的多模态特征敏感性分析方法，通过消融实验分析不同模态信号及其特征组合对标记结果的影响程度，确定对标记任务影响最大的关键模态和特征，为模型优化提供依据。
8、s5：将步骤s1至s4中得到的联合特征表示作为输入，采用基于transformer架构的自监督学习方法，对时序信号进行建模和标记；模型中引入物理约束损失函数，将加工工况中的先验物理信息(如加工路径、刀具振动模式)嵌入模型，优化标记结果的准确性和一致性。
9、s6：采用序贯标记和验证策略，将步骤s5生成的标记结果与实验标记数据进行比对，计算标记准确率和一致性；通过动态调整模型参数，将优化后的模型用于预测和标记未标记的时序信号样本，最终生成全面、高质量的标记数据集，并通过实验验证标记数据对后续加工过程分析的有效性。
10、作为进一步优选的，基于transform模型构建多模态信号特征提取的具体应用步骤如下：
11、s31：对多模态时序信号样本进行统一长度的分段，构造输入矩阵其中n表示样本数，t表示时序片段长度，m表示模态特征维度。初始信号特征包括主轴振动、切削力和声发射的时频域特征，例如梅尔频率倒谱系数(mfcc)和幅值频率分量。
12、
13、其中，q＝xwq,k＝xwk,v＝xwv,wq,wk,表示可训练权重矩阵，dk表示特征维度的缩放因子。
14、s33：对多头注意力的输出结果进行拼接与线性变换，生成多模态联合特征表示fjoint：
15、fjoint＝concat(attention1,…,attention h)wo
16、其中，表示投影矩阵。
17、s34：结合前馈神经网络(ffn)对fjoint进行进一步的非线性变换和特征压缩，最终生成用于标记任务的特征表示ffinal：
18、ffinal＝ffn(fjoint)
19、ffn包括两层全连接网络，激活函数采用relu。
20、更进一步优选的，基于自监督学习进行时序信号建模和标记的具体应用步骤如下：
21、s51：将步骤s3生成的联合特征表示ffinal作为模型输入，采用基于transformer架构的自监督学习方法，对时序信号进行建模和标记。具体采用掩码机制对输入特征进行部分遮蔽，构造掩码序列遮蔽比率为p：
22、
23、掩码位置的特征由随机初始化的向量替代。
24、s52：定义损失函数，包括预测损失lpred和物理约束损失lphy：
25、
26、其中，为模型预测值，yi为真实标记。
27、s53：物理约束损失lphy结合实际加工过程中的物理规律，例如加工路径、刀具振动模式和切削力波动：
28、
29、其中，fpred,j表示预测物理量，ftrue,j表示实测物理量，λ为正则化系数，reg(g)表示对模型输出的正则化约束。
30、s54：优化总损失函数ltotal，将标记结果与真实标记数据进行比对：
31、ltotal＝lpre本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于Transform的数控机床铣削加工多工序信号的智能标记方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于Transform的数控机床铣削加工多工序信号的智能标记方法，其特征在于：步骤S1中的信号采集与预处理包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于Transform的数控机床铣削加工多工序信号的智能标记方法，其特征在于：步骤S3中的多模态特征提取与联合建模包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于Transform的数控机床铣削加工多工序信号的智能标记方法，其特征在于：步骤S4中的多模态特征敏感性分析包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于Transform的数控机床铣削加工多工序信号的智能标记方法，其特征在于：步骤S5中的基于物理约束的自监督学习标记模型包括以下子步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于transform的数控机床铣削加工多工序信号的智能标记方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于transform的数控机床铣削加工多工序信号的智能标记方法，其特征在于：步骤s1中的信号采集与预处理包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于transform的数控机床铣削加工多工序信号的智能标记方法，其特征在于：步骤s3中的多模...
【专利技术属性】
技术研发人员：李凯，吴博凡，贾贤石，李洲，陈明松，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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