申请/专利权人：中科航迈数控软件(深圳)有限公司

申请日：2023-03-14

公开（公告）日：2023-05-23

公开（公告）号：CN115951634B

主分类号：G05B19/406

分类号：G05B19/406;G06F30/17;G06F119/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.23#授权;2023.04.28#实质审查的生效;2023.04.11#公开

摘要：本发明提供一种数控加工能耗预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数控组合加工技术领域，方法包括：获取加工机床的运行转速信息，将运行转速信息输入至第一特征提取网络以提取加工机床的主轴转速变化特征，获取第一特征提取网络输出的第一特征；对工件的三维模型进行栅格化处理，得到三维模型的各个三维格，根据工件的加工工艺参数在三维格中添加对应的切削信息，得到体素模型；将体素模型输入至已训练的第二特征提取网络以提取体素模型的特征，获取体素模型特征提取网络输出的第二特征；将第一特征和第二特征输入至已训练的能耗预测网络，获取能耗预测网络输出的工件的加工能耗预测结果。本发明可以实现面向曲面的加工能耗预测。

主权项：1.一种数控加工能耗预测方法，其特征在于，包括：获取加工机床的运行转速信息，所述运行转速信息反映所述加工机床加工工件的过程中主轴转速的变化情况，将所述运行转速信息输入至第一特征提取网络以提取所述加工机床的主轴转速变化特征，获取所述第一特征提取网络输出的第一特征；获取所述工件的三维模型，对所述三维模型进行栅格化处理，得到所述三维模型的各个三维格，获取所述工件的加工工艺参数，根据所述加工工艺参数在所述三维格中添加对应的切削信息，得到体素模型，所述切削信息反映当加工刀具运动至所述三维格中进行切削时的切削量；将所述体素模型输入至已训练的第二特征提取网络以提取所述体素模型的特征，获取所述体素模型特征提取网络输出的第二特征；将所述第一特征和所述第二特征输入至已训练的能耗预测网络，获取所述能耗预测网络输出的所述工件的加工能耗预测结果，所述能耗预测网络基于多组包括加工能耗标签的数据训练得到；所述能耗预测网络包括融合模块、修正模块以及输出模块；所述将所述第一特征和所述第二特征输入至已训练的能耗预测网络，获取所述能耗预测网络输出的所述工件的加工能耗预测结果，包括：将所述第一特征和所述第二特征输入至所述融合模块以融合所述第一特征和所述第二特征，获取所述融合模块输出的第一预测特征；获取所述加工机床在加工所述工件时的加工资源状态信息，所述加工资源状态信息反映所述加工机床在实际加工所述工件时的加工资源的状态，将所述加工资源状态信息输入至所述修正模块以提取反映加工资源状态对能耗的影响的特征，获取所述修正模块输出的修正特征；基于所述修正特征对所述第一预测特征进行修正，得到第二预测特征；将所述第二预测特征输入至所述输出模块，获取所述输出模块输出的所述加工能耗预测结果。

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权利要求：

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