為了確保數(shù)控加工的精度，我們根據(jù)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域與頻域分析進(jìn)行數(shù)據(jù)處理過程中，提取特征值，并將所有獲得的特征進(jìn)行歸一化處理，簡(jiǎn)歷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，并將特征值輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練在結(jié)束后輸入待檢測(cè)特征，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出精度評(píng)估決策結(jié)果。

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智能評(píng)估系統(tǒng)模型

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根據(jù)搭建的硬件系統(tǒng)，建立了加工精度智能評(píng)估模型。模型的構(gòu)成，主要有：信號(hào)采集層、信號(hào)輸出層、信號(hào)變換層、信號(hào)調(diào)理層、數(shù)據(jù)采集層、采集軟件、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、特征提取及用戶層等組成。

其中，該系統(tǒng)模型每個(gè)部分具有以下特征：

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（1）信號(hào)采集層：傳感器對(duì)所安裝位置測(cè)點(diǎn)采集相應(yīng)信號(hào)，傳感器輸出的信號(hào)傳至信號(hào)輸出層。

（2）信號(hào)輸入層：將信號(hào)傳輸至數(shù)控機(jī)床放點(diǎn)調(diào)理電路處，信號(hào)輸出層鏈接信號(hào)測(cè)點(diǎn)和預(yù)處理電路。

（3）信號(hào)變換層：信號(hào)形式可以實(shí)現(xiàn)變換，由于各傳感器輸出的原始信號(hào)有電壓、電阻、電流等信號(hào)，為了方便采集相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行變換，需要在信號(hào)變換層統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)。

（4）信號(hào)調(diào)理層：這層是由信號(hào)調(diào)理儀組成，但是由于原始信號(hào)中會(huì)混雜大量噪聲信號(hào)，同時(shí)，原始信號(hào)量值相對(duì)微弱，因此需要信號(hào)調(diào)理層主要實(shí)現(xiàn)對(duì)原始信號(hào)的放大、濾波。

（5）數(shù)據(jù)采集層：這層主要是由數(shù)據(jù)采集卡組成，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的高速采集。

（6）采集軟件：可以有效實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)等操作。

（7）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，是進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的基本依據(jù)，在后續(xù)的處理中需要調(diào)用所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。

（8）特征提?。簩⒉杉臄?shù)據(jù)進(jìn)行整理，處理過后的信號(hào)中提取相關(guān)的時(shí)域特征和頻域特征，以備后期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練用。

（9）用戶層：主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所提取的特征值進(jìn)行訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，并輸出決策結(jié)果。