基于改进卷积神经网络的数控铣床能效等级预测

简介

针对数控铣床能效影响要素多、要素间关联关系复杂而导致的机床能效等级预测问题,提出一种基于卷积神经网络的数控铣床能效等级预测方法。通过数控机床运行过程能效影响要素分析,从设备、工艺、工件、刀具的维度对影响要素进行了分类;依据不同维度数据的来源,提出数控铣床多维数据的采集与预处理方法;提出基于LeNet-5改进卷积神经网络的数控铣床能效等级预测方法。并通过案例验证了方法的可行性和适用性,最终的训练准确度达到97.29%,在测试集上的准确度达到93.32%,预测结果较好,可以指导设备以及可控参数的选择,有较好的应用前景。