公开(公告)号：CN119249090A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411177463.5

申请日：2024-08-26

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 袁烨 ,  马贵君 ,  杨泽源 ,  王愉哲 ,  严思杰 ,  丁汉

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06N3/096 ,  B24B1/00 ,  B24B51/00

Abstract: 本发明属于机器人磨削技术领域，并具体公开了一种对偶域自适应双任务学习的机器人磨削预测方法及设备。包括：将机器人磨削的历史工艺参数以及新工艺参数循环配对，以形成“目标‑源”样本对和“源‑源”样本对，对“目标‑源”样本对和“源‑源”样本对进行特征转换和合并后，分别得到“目标‑源”特征和“源‑源”特征；构建经验最大均值差异模型，计算域自适应损失；构建多门控混合专家模型的整体损失函数，进行双任务监督优化训练，以获取磨削预测模型；基于磨削预测模型对机器人磨削的材料去除深度和平均表面粗糙度进行双预测。本发明有效地平衡了材料去除深度和平均表面粗糙度之间的相关性和差异性，提升了样本数量和多样性，预测精度高。