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申请/专利权人:佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
摘要:本发明适用于能耗预测技术领域,尤其涉及一种基于机器学习的制造系统多层级能耗预测方法。与现有技术相比,本发明通过获取初始加工能耗数据集;对初始加工能耗数据集进行预处理,得到加工能耗数据集;基于长短记忆网络建立初始能耗预测模型,通过加工能耗数据集对初始能耗预测模型进行优化,得到能耗预测网络模型;获取待预测加工能耗数据,将待预测加工能耗数据作为能耗预测网络模型的输入进行能耗预测,得到能耗预测结果。通过对初始能耗预测网络模型的超参数进行优化,显著提高了模型的预测精度和效率,可以准确预测加工系统在切削和非切削能耗模式状态变化之间的短期能耗。
主权项:1.一种基于机器学习的制造系统多层级能耗预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、获取初始加工能耗数据集;S2、对所述初始加工能耗数据集进行预处理,得到加工能耗数据集;S3、基于长短记忆网络建立初始能耗预测模型,通过所述加工能耗数据集对所述初始能耗预测模型进行优化,得到能耗预测网络模型;S4、获取待预测加工能耗数据,将所述待预测加工能耗数据作为所述能耗预测网络模型的输入进行能耗预测,得到能耗预测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 一种基于机器学习的制造系统多层级能耗预测方法
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