En tant que composants clés dans l’équipement mécanique, l’optimisation et le contrôle de son processus de traitement sont importants pour améliorer la qualité du produit et l’efficacité de la production. Avec le développement continu de la technologie d’apprentissage automatique, de plus en plus d’entreprises commencent à l’appliquer à l’optimisation et au contrôle des processus d’usinage des roulements. Cet article décrit les méthodes et les applications basées sur l’apprentissage automatique pour l’optimisation et le contrôle des processus d’usinage des roulements.
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont une classe de méthodes permettant d’acquérir automatiquement des connaissances et des compétences à partir de données d’entraînement. Dans l’optimisation et le contrôle du processus d’usinage des roulements, les algorithmes d’apprentissage machine couramment utilisés incluent l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Grâce à l’analyse et à l’apprentissage de grandes quantités de données, ces algorithmes peuvent extraire des informations utiles pour soutenir l’optimisation et le contrôle des processus d’usinage.
L’optimisation du processus d’usinage des roulements basée sur l’apprentissage automatique comprend principalement les étapes suivantes:
Collecte de données dans le processus de traitement d’incidence: à travers les capteurs, les caméras et d’autres équipements d’acquisition de données de l’équipement de traitement, la collecte de diverses données dans le processus de traitement d’incidence, telles que la température, la pression, la vitesse, etc.
Analyse des données pour extraire des informations utiles: les données collectées sont analysées à l’aide d’algorithmes d’apprentissage machine pour extraire des informations utiles relatives à la qualité de l’usinage des roulements, à l’efficacité, etc.
Optimisation du processus d’usinage des roulements à l’aide d’algorithmes d’apprentissage machine: sur la base des informations utiles extraites, les algorithmes d’apprentissage machine sont utilisés pour optimiser le processus d’usinage des roulements afin d’améliorer la qualité et l’efficacité de l’usinage.
Le contrôle du processus d’usinage des roulements basé sur l’apprentissage automatique comprend principalement les étapes suivantes:
Déterminez les règles de contrôle des paramètres pendant l’usinage des roulements: selon les caractéristiques et les exigences du processus d’usinage des roulements, déterminez les paramètres qui doivent être contrôlés et leurs règles de contrôle.
Utiliser des algorithmes d’apprentissage machine pour construire un modèle de recherche d’optimisation paramétrique: utiliser des algorithmes d’apprentissage machine pour apprendre les données historiques, construire un modèle de recherche d’optimisation paramétrique et réaliser le contrôle de recherche d’optimisation en ligne des paramètres.
Réalisez le contrôle de recherche optimale en ligne des paramètres pour assurer la stabilité et l’efficacité du processus d’usinage: selon les données dans le processus d’usinage réel, utilisez le modèle de recherche paramétrique établi pour le contrôle de recherche paramétrique pour assurer la stabilité et l’efficacité du processus d’usinage.
Afin de vérifier les effets de l’optimisation et du contrôle des processus d’usinage des roulements basés sur l’apprentissage automatique, une validation expérimentale peut être effectuée. L’analyse des résultats expérimentaux et l’évaluation de l’efficacité de l’algorithme d’apprentissage automatique dans l’optimisation et le contrôle du processus d’usinage des roulements est effectuée par comparaison expérimentale et d’autres indicateurs tels que la qualité et l’efficacité de l’usinage avant et après l’optimisation.
L’optimisation et le contrôle du processus d’usinage des roulements basés sur l’apprentissage automatique peuvent améliorer la qualité et l’efficacité de l’usinage des roulements, réduire les coûts de production et améliorer la compétitivité des entreprises. Avec le développement continu de la technologie d’apprentissage automatique, son application dans l’optimisation et le contrôle du processus d’usinage des roulements sera plus large.
