申请/专利权人：河南理工大学;黄淮学院

申请日：2024-02-21

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117943892A

主分类号：B23Q17/09

分类号：B23Q17/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于时序数据分析的刀具监测数据预测优化方法。方法包括：获取机床铣刀切削时间段中各切削时刻对应的目标切削力数据，根据目标切削力数据，得到各切削时刻对应的邻域差值序列；根据邻域差值序列，得到各聚类簇，根据各聚类簇的簇类中心点以及各聚类簇对应的各切削时刻对应的邻域差值序列，得到各切削时刻对应的波动程度；根据邻域差值序列和波动程度，得到各子切削时间段对应的优化因子，根据优化因子、波动程度和目标切削力数据，得到机床铣刀切削时间段对应的最佳切削力数据序列；将最佳切削力数据序列输入到预测模型中，得到预测的切削力数据。本发明能够提高预测精度。

主权项：1.一种基于时序数据分析的刀具监测数据预测优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取机床铣刀切削时间段中各切削时刻对应的目标切削力数据；根据所述目标切削力数据，得到各切削时刻对应的邻域差值序列；根据所述邻域差值序列，得到各聚类簇以及各聚类簇对应的各切削时刻；根据各聚类簇的簇类中心点以及各聚类簇对应的各切削时刻对应的邻域差值序列，得到各切削时刻对应的波动程度；根据所述邻域差值序列和所述波动程度，得到各子切削时间段对应的优化因子；根据所述优化因子、所述波动程度以及所述目标切削力数据，得到机床铣刀切削时间段对应的最佳切削力数据序列；将所述最佳切削力数据序列输入到预测模型中，得到预测的切削力数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南理工大学;黄淮学院 基于时序数据分析的刀具监测数据预测优化方法

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