Como componentes-chave em máquinas e equipamentos, a otimização e o controle de seu processo de processamento são importantes para melhorar a qualidade do produto e a eficiência da produção. Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia de aprendizado de máquina, mais e mais empresas estão começando a aplicá-la na otimização e controle do processo de usinagem de rolamentos. Este trabalho apresenta métodos e aplicações baseados em aprendizado de máquina para otimização e controle do processo de usinagem de mancais.
Algoritmos de aprendizado de máquina são uma classe de métodos que adquirem conhecimento e habilidades automaticamente através de dados de treinamento. Na otimização e controle do processo de usinagem de rolamentos, os algoritmos de aprendizado de máquina comumente utilizados incluem aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Esses algoritmos podem fornecer suporte para otimização e controle de processos de usinagem, através da análise e aprendizado de grandes volumes de dados.
A otimização do processo de usinagem de rolamentos baseada em aprendizado de máquina inclui principalmente as seguintes etapas:
Coleta de dados durante o processamento do rolamento: através de sensores, câmeras e outros equipamentos de aquisição de dados no equipamento de processamento, vários dados durante o processamento do rolamento, como temperatura, pressão, velocidade, etc.
Os dados são analisados para extrair informações úteis: os dados coletados são analisados por algoritmos de aprendizado de máquina para extrair informações úteis relacionadas à qualidade e eficiência do processamento dos rolamentos.
Otimize o processo de usinagem de rolamentos com algoritmos de aprendizado de máquina: com base nas informações úteis extraídas, o processo de usinagem de rolamentos é otimizado com algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar a qualidade e a eficiência do processamento.
O controle de processo de usinagem de rolamentos baseado em aprendizado de máquina inclui principalmente as seguintes etapas:
Determine as regras de controle de parâmetros no processo de usinagem do rolamento: de acordo com as características e requisitos do processo de usinagem do rolamento, determine os parâmetros que precisam ser controlados e suas regras de controle.
O uso de algoritmos de aprendizado de máquina para construir um modelo de busca paramétrica: os dados históricos são aprendidos com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para construir um modelo de busca paramétrica e realizar o controle de busca on-line dos parâmetros.
Realize o controle de busca de parâmetros on-line para garantir a estabilidade e a eficiência do processo de usinagem: de acordo com os dados do processo de usinagem real, use o modelo de busca de parâmetros estabelecido para o controle de busca de parâmetros para garantir a estabilidade e a eficiência do processo de usinagem.
A fim de verificar o efeito da otimização e controle do processo de usinagem de mancais baseado em aprendizado de máquina, é possível realizar verificações experimentais. Os resultados foram analisados por meio de comparação experimental entre os indicadores de qualidade e eficiência de usinagem antes e após a otimização, avaliando a eficácia do algoritmo de aprendizado de máquina na otimização e controle do processo de usinagem de mancais.
A otimização e controle do processo de usinagem de rolamentos baseado em aprendizado de máquina pode melhorar a qualidade e eficiência do processamento de rolamentos, reduzir os custos de produção e aumentar a competitividade das empresas. Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia de aprendizado de máquina, sua aplicação na otimização e controle do processo de usinagem de rolamentos será mais ampla.
