[发明专利]基于决策树的数控车床车削过程能耗预测系统

摘要

本发明公开了一种基于决策树的数控车床车削过程能耗预测系统，它包括数据准备模块、能耗预测模块、自我修正模块，其中，数据准备模块主要包括历史车削能耗数据读取模块以及实时车削参数数据采集模块两大部分。本发明充分考虑了各种因素对数控机床车削能耗的影响，利用数据挖掘技术中的决策树算法得到车削能耗与车削参数之间的定量关系，再与自我修正模块相结合，对初步预测结果进行修正，来进行数控机床车削过程的能耗预先测算，用于指导实际加工过程。此外，可根据实际情况不断更新模型，从而不断提高预测模型的预测精度，使操作者能够选择更加合理的车削参数，最终帮助企业提高加工效率。

主权项

基于决策树的数控车床车削过程能耗预测系统，其特征是，包括：数据准备模块、能耗预测模块、自我修正模块，其中，数据准备模块主要包括历史车削能耗数据读取模块以及实时车削参数数据采集模块两大部分，从车削参数数据库中选取包括刀具类型、主轴转速、进给量和切削深度在内的主要参数属性构成属性集作为评价指标，对从车削参数数据库中提取的各参数属性值以及实时检测的各参数属性值进行预处理，并将连续型属性离散化，转换成调用决策树算法所需的数据格式，再传送至能耗预测模块；数据准备模块的工作完成后，实时车削参数数据采集模块与能耗预测模块协同工作，调用决策树算法，计算各参数属性的信息增益率，选取信息增益率最大的属性作为决策树的根结点，再由该属性的不同取值建立分支，调用此方法建立决策树各节点的分支，直到所有子集只包含同一类别的数据为止，建立车削过程能耗决策树预测模型；然后对模型进行修正，以提高模型预测精度，输出初步的能耗预测结果；得到初步的能耗预测结果后，自我修正模块与能耗预测模块协同工作，对初步预测结果进行修正，得到最终的预测结果。