知的評価システムモデル
ハードウェアシステムに従って、加工精度評価モデルが確立されます。 モデルは、主に信号取得層、信号出力層、信号変換層、信号調整層、データ取得層、取得ソフトウェア、データストレージ、特徴抽出、およびユーザー層を含むさまざまな層構造で構成されています。
各部の機能は以下の通りです。
（1）信号取得層：主に、各センサーが設置位置の測定点から対応する信号を収集し、センサーから出力された信号が信号出力層に送信されます。
(2) 信号入力層: 信号を NC 工作機械の放電調整回路に送信し、信号出力層は信号測定点と前処理回路をリンクします。
(3) 信号変換層: 信号形式の変換を実現できます。 各センサーが出力する元の信号には電圧信号、抵抗信号、電流信号があるため、データ取得を容易にするためには、これらの信号を信号変換層で変換し、均一に電圧信号に変換する必要があります。
（4）信号調整層：主に信号調整機器で構成されています。 元の信号は多数のノイズ信号と混合され、元の信号値は比較的弱いため、信号調整層は主に元の信号の増幅とフィルタリングを実現します。
(5) データ取得層: 主にデータ取得カードで構成され、高速信号取得を実現します。
(6) 取得ソフトウェア: 主にコンピュータの自動データ取得、送信、保存およびその他の操作を実現します。
(7) データ保存: データ処理の基本であり、保存されたデータは後続の処理で呼び出される必要があります。
(8) 特徴抽出: 主に、後続のニューラル ネットワーク トレーニングのために、処理された信号から関連する時間領域の特徴と周波数領域の特徴を抽出します。
(9) ユーザーレベル: 抽出された固有値をトレーニングおよび学習し、決定結果を出力するのは、主にニューラル ネットワークです。
信号特徴抽出
特徴選択値は、さまざまなデジタル信号分析および処理方法を使用して、元の信号から加工精度の変化を最もよく反映できる特徴情報を抽出します。 センサーによって収集された元の信号には、多数のノイズ信号が含まれています。 信号の固有値を効果的に抽出するために、ウェーブレット パケットを選択して固有値を抽出します。