基于多物理域信息多模式融合与深度学习的智能加工机器自主感知方法研究

资 源 简 介

基于多物理域信息多模式融合与深度学习的智能加工机器自主感知方法研究

详 情 说 明

智能加工机器的自主感知是现代智能制造领域的核心研究方向之一。传统加工过程依赖单一传感器数据，难以全面捕捉复杂工况下的多维度状态信息。本文提出的方法创新性地结合了多物理域信息融合与深度学习技术，实现了加工过程的智能感知闭环。

在物理域层面，系统整合了振动、温度、声发射、力觉等多模态传感数据，通过时频域特征提取构建高维特征空间。不同于简单的数据拼接，该方法采用注意力机制对不同物理域信息进行动态加权，突出关键工况特征。

深度学习模型采用分层融合架构：底层网络处理各物理域的独立特征，中层网络实现跨域特征关联，顶层网络通过时序建模（如LSTM或Transformer）捕捉加工过程的动态演变规律。这种结构既保留了各物理域的独特性，又挖掘了跨域耦合关系。

自主感知的实现依赖于在线学习机制，当检测到刀具磨损、振动异常等工况变化时，系统能自动调整融合权重并更新模型参数。实验表明，相比单模态方法，该方案将加工状态识别准确率提升了30%以上，同时显著降低了误报率。

该研究为智能加工设备提供了可扩展的感知框架，其多物理域融合思想也可迁移至其他工业监测场景。未来可探索联邦学习架构下的分布式感知优化，进一步提升系统的泛化能力。