基于深度学习的多工序切割加工质量预测方法与流程

本发明涉及精密加工质量预测，尤其涉及基于深度学习的多工序切割加工质量预测方法。

背景技术：

1、现有的切割加工质量预测技术多采用基于单一工序的监测数据或统计模型进行质量评估。这些方法通常聚焦于局部工序参数，如切割线速度、张力和冷却液流量，通过线性回归或浅层机器学习算法建立预测关系。它们未充分考虑全流程中多个工序间的时序依赖与非线性交互作用，导致数据割裂且特征表征能力有限。在特征工程方面，现有技术依赖人工设计的统计指标，难以捕捉加工过程中的多尺度动态变化与隐性状态，预测模型易受工序间耦合效应干扰而出现精度下降。

2、现有预测系统往往仅输出质量参数的点估计值，缺乏对预测可靠性的量化评估，使操作人员无法判断结果置信度。同时，这些系统缺少有效的反向分析机制，不能识别对最终质量影响显著的具体工序环节，预测结果与过程控制脱节。当加工过程出现波动或设备状态变化时，模型无法自适应调整，需依靠人工经验进行参数重新校准，导致优化滞后且效率低下。因此，如何从跨工序数据中自动挖掘深层关联以实现精准动态预测，并建立基于预测反馈的闭环优化机制，是当前需要解决的技术难题。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于深度学习的多工序切割加工质量预测方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于深度学习的多工序切割加工质量预测方法，包括：

3、采集切割加工全流程中多个工序的生产参数与设备状态数据，构建跨工序的加工数据集合，并进行时序对齐与缺失值插补，形成统一的工序数据序列；

4、从所述统一的工序数据序列中提取与最终切割质量相关的多尺度过程特征，生成初始特征向量；

5、将所述初始特征向量输入多模态融合的加工知识网络，以挖掘跨工序的深层耦合关联模式，基于所述加工知识网络的输出，生成用于表征中间工序状态的潜在质量指标，将所述潜在质量指标与当前工序的实时监测数据结合，构造面向最终质量预测的动态预测输入；

6、利用预测模型对所述动态预测输入进行处理，推演最终加工质量参数的数值，对所述推演得到的最终加工质量参数的数值进行不确定性量化，输出质量预测结果及其置信度；

7、根据所述质量预测结果及其置信度，生成反向追溯报告，识别出对质量结果影响显著的关键工序环节，将所述关键工序环节信息与前序加工数据结合，形成闭环的模型自适应优化指令。

8、作为本发明的进一步方案，所述进行时序对齐与缺失值插补，形成统一的工序数据序列，包括：

9、以工件进入加工流程的时间为绝对时间起点，为每一道工序的数据标记相对时间戳；

10、根据各工序间的工艺逻辑顺序，建立工序间的时延补偿模型，对所述相对时间戳进行补偿对齐；

11、检测对齐后的数据在时间轴上的空缺位置，根据空缺数据前后相邻工序的数据变化趋势，采用样条插值算法进行数据填充；

12、对插值填充后的整体数据流进行平滑滤波处理，去除因设备采集异常带来的高频噪声点；

13、将处理后的各工序数据按照时间顺序拼接，形成一条连续的、时间基准统一的所述统一的工序数据序列。

14、作为本发明的进一步方案，所述从所述统一的工序数据序列中提取与最终切割质量相关的多尺度过程特征，生成初始特征向量，包括：

15、在工序级尺度上，计算所述统一的工序数据序列中每个工序窗口内核心参数的统计量，所述统计量包括均值、方差、极值；

16、在事件级尺度上，识别所述统一的工序数据序列中超过预设阈值的瞬态波动事件，并提取所述瞬态波动事件的持续时间、幅值与形态；

17、在趋势级尺度上，对所述统一的工序数据序列中关键参数进行分段线性拟合，提取各拟合线段的斜率与截距变化；

18、将从工序级尺度、事件级尺度和趋势级尺度提取的所有特征进行拼接与降维融合；

19、对融合后的特征进行标准化缩放，使其符合预设的数值分布范围，从而生成所述初始特征向量。

20、作为本发明的进一步方案，所述将所述初始特征向量输入多模态融合的加工知识网络，以挖掘跨工序的深层耦合关联模式，包括：

21、所述多模态融合的加工知识网络包含一个共享编码器与多个工序特定的解码器；

22、所述共享编码器接收所述初始特征向量，并通过多层非线性变换将其映射到一个公共特征空间；

23、在所述公共特征空间中，通过自注意力机制计算不同工序特征片段之间的关联权重；

24、根据所述关联权重，对所述公共特征空间中的信息进行动态加权融合与信息增强；

25、将增强后的公共特征分别输入各所述工序特定的解码器，由各解码器重构出增强后的工序特征表示；

26、汇总所有工序特定的解码器输出的增强后的工序特征表示，作为所述加工知识网络的输出，所述输出蕴含了工序间的深层耦合关联模式。

27、作为本发明的进一步方案，所述基于所述加工知识网络的输出，生成用于表征中间工序状态的潜在质量指标，包括：

28、所述加工知识网络的输出被送入一个潜在空间映射层；

29、所述潜在空间映射层将所述加工知识网络的输出投影到一个维度更低的潜在质量空间中；

30、在所述潜在质量空间中，每一个坐标轴代表一种独立的影响最终质量的抽象工艺因子；

31、计算所述加工知识网络的输出在所述潜在质量空间中每个抽象工艺因子轴上的投影系数；

32、将所述投影系数与对应抽象工艺因子的预设基准值进行加权组合，生成一组量化的数值，所述组数值即为所述潜在质量指标。

33、作为本发明的进一步方案，所述将所述潜在质量指标与当前工序的实时监测数据结合，构造面向最终质量预测的动态预测输入，包括：

34、持续获取当前正在执行工序的传感器实时监测数据流；

35、对所述传感器实时监测数据流进行与相同尺度的特征提取，生成当前工序实时特征；

36、将所述当前工序实时特征与历史工序所对应的所述潜在质量指标进行拼接；

37、在拼接后的特征向量前，添加一个标识当前工序在整体流程中位置的位置编码向量；

38、将添加了位置编码向量的拼接特征进行归一化，形成所述动态预测输入。

39、作为本发明的进一步方案，所述利用预测模型对所述动态预测输入进行处理，推演最终加工质量参数的数值，包括：

40、所述循环迭代的预测模型内部包含一个长短期记忆网络单元与一个前馈神经网络；

41、在每一个处理时间步，所述长短期记忆网络单元接收当前的所述动态预测输入以及上一个时间步的隐藏状态；

42、所述长短期记忆网络单元根据当前输入和上一状态更新其内部记忆单元状态，并输出当前时间步的隐藏状态；

43、所述当前时间步的隐藏状态被传递至所述前馈神经网络；

44、所述前馈神经网络将所述当前时间步的隐藏状态映射为一个初步的质量预测值；

45、此过程在模型内部模拟工序的推进而循环进行，直至到达代表工序结束的特定时间步，此时所述前馈神经网络的输出即为推演得到的最终加工质量参数的数值。

46、作为本发明的进一步方案，所述对所述推演得到的最终加工质量参数的数值进行不确定性量化，输出质量预测结果及其置信度，包括：

47、采用蒙特卡洛随机丢弃法，在所述循环迭代的预测模型的前馈神经网络推理阶段执行多次前向传播；

48、在每次前向传播中，随机丢弃所述前馈神经网络中部分节点的连接；

49、记录每次随机丢弃连接后所述循环迭代的预测模型输出的最终加工质量参数的数值；

50、计算所有记录数值的均值，将所述均值作为最终的质量预测结果；

51、计算所有记录数值的标准差，并根据所述标准差在预设的映射表中查找对应的置信度分值，将所述置信度分值作为本次预测的置信度。

52、作为本发明的进一步方案，所述根据所述质量预测结果及其置信度，生成反向追溯报告，识别出对质量结果影响显著的关键工序环节，包括：

53、在所述加工知识网络的公共特征空间中，计算最终时间步的特征表示对之前各个时间步特征表示的梯度；

54、所述梯度的大小表征了历史工序特征对最终质量预测结果的影响程度；

55、筛选出梯度绝对值超过预设重要性阈值的所有历史时间步；

56、将所述历史时间步映射回其对应的原始工序环节；

57、统计每个原始工序环节在所述历史时间步中出现的频次，将频次最高的一个或多个原始工序环节标识为所述关键工序环节，并将此映射关系写入所述反向追溯报告。

58、作为本发明的进一步方案，所述将所述关键工序环节信息与前序加工数据结合，形成闭环的模型自适应优化指令，包括：

59、从历史数据库中，检索出所有包含所述关键工序环节的加工过程所对应的所述统一的工序数据序列；

60、从所述统一的工序数据序列中，提取所述关键工序环节所处时间窗口的详细工艺参数数据；

61、将所述详细工艺参数数据与对应加工过程的最终实际质量数据进行配对，形成优化样本对；

62、使用新增的所述优化样本对，对所述多模态融合的加工知识网络中的共享编码器参数进行一轮微调训练；

63、保存微调后的共享编码器参数，并生成包含参数版本标识的所述模型自适应优化指令。

64、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

65、通过构建多模态融合的加工知识网络，从跨工序时序数据中自动挖掘深层非线性关联模式，并生成一系列表征中间工序隐性状态的潜在质量指标。这些潜在指标与实时传感器数据动态结合，构造出蕴含过程知识的预测输入。这使得预测模型不仅依赖当前工序的显性参数，更能捕捉线弓动态、材料去除一致性等无法直接测量的过程状态。预测精度因此得到提升，对质量波动的预警得以提前，模型对工序间复杂耦合效应的适应性也得到增强。

66、在输出最终质量参数点预测的同时，对预测结果进行严格的不确定性量化，并基于量化结果自动执行反向追溯分析，以识别对当前预测结果及置信度影响最为显著的具体工序环节及其参数。将这些关键环节信息与前序实际加工数据结合，形成结构化的模型自适应优化指令。该系统实现了预测可靠性的透明化评估，并能够精准定位过程薄弱环节，为控制参数调整提供明确方向，从而形成从质量预测回溯至工序优化的闭环，减少了模型维护中对人工经验的依赖，提升了过程优化的响应速度与针对性。