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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种采用激光粉末床技术制备高强度不锈钢的控制方法，涉及智能控制领域，其通过由传感器采集的扫描速度的时间序列和实时温度的时间序列，并采用基于深度学习神经网络的数据分析和处理技术来对所述扫描速度和所述实时温度进行时序隐含特征提取和交互响应，以此根据所述扫描速度和所述实时温度局部时序交互的聚合特征来自适应地控制当前时间点的扫描速度。通过这样的方法，能够自适应地根据当前的工艺状态来协同调整扫描速度，从而实现更精细的控制，保证了加工过程的稳定性和产品质量。

主权项：1.一种采用激光粉末床技术制备高强度不锈钢的控制方法，其特征在于，包括：获取由传感器采集的扫描速度的时间序列和实时温度的时间序列；对所述扫描速度的时间序列和所述实时温度的时间序列进行序列编码以得到扫描速度时序关联隐含特征向量和实时温度时序关联隐含特征向量；将所述扫描速度时序关联隐含特征向量和所述实时温度时序关联隐含特征向量通过非线性响应性交互模块以得到非线性补偿实时温度-扫描速度时序交互响应表示向量；对所述非线性补偿实时温度-扫描速度时序交互响应表示向量进行向量切分以得到非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量的序列；将所述非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量的序列通过基于消息传递网络的类积分时域累计分析器以得到扫描速度时序类积分聚合表示向量作为扫描速度时序类积分聚合表示特征；基于所述扫描速度时序类积分聚合表示特征，得到控制指令；其中，将所述非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量的序列通过基于消息传递网络的类积分时域累计分析器以得到扫描速度时序类积分聚合表示向量，包括：计算所述非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量的序列中的前个非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量的加权和以得到非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应加和表示向量；以可训练预设超参数与一的加和作为加权系数对第个所述非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量中的各个位置特征值进行加权处理以得到加权非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量；将所述非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应加和表示向量和所述加权非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量进行按位置加和后通过多层感知机进行处理以得到第个所述非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量对应的非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应聚合特征向量；计算所述非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量的序列中的各个非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应表示向量对应的所述非线性补偿实时温度-扫描速度局部时序交互响应聚合特征向量之间的按位置加和以得到所述扫描速度时序类积分聚合表示向量。

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