[发明专利]一种基于深度强化学习的铣削参数优化方法有效
| 申请号： | 202111396317.8 | 申请日： | 2021-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN114200889B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 李斌;李伟业;贺松平;毛新勇;刘红奇;赵尊元 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G05B19/408 | 分类号： | G05B19/408 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 刘洋洋 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于数控加工相关技术领域，其公开了一种基于深度强化学习的铣削参数优化方法，基于BPNN回归方法建立机床功耗模型，实现机床功耗状态预测的连续性，并建立加工成本模型；然后，定义了相应的状态、动作、奖励函数和约束；最后，结合机床功耗模型和加工成本模型建立仿真环境，提出BP‑TD3深度强化学习方法，求解铣削加工参数优化。如此，本发明可以利用少量数据辅助建立机床功耗仿真BPNN功耗模型，在TD3模型与仿真环境交互训练中得到深度强化学习铣削参数优化模型，从而只需较少的实验数据，稳定的训练时间，就可以解决较大任务空间的铣削参数优化问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 铣削 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
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