【摘 要】
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针对实际加工刀位轨迹与预设轨迹之间的偏差直接影响数控加工质量的问题，提出了基于深度学习的多轴数控加工刀位轨迹自适应控制方法。根据多轴数控机床与刀具的几何结构与工作原理，构建相应的数学模型。利用深度学习算法，从位置与姿态两个方面识别刀具状态。以当前刀具位姿为初始值，规划刀位轨迹。计算数控加工刀位轨迹控制量，利用自适应控制器实现轨迹控制。仿真实验结果表明：在三轴数控加工和五轴数控加工环境下，该控制方法
【基金项目】
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安徽省教育厅2020年度高校自然科学研究项目“基于CAM平台的高端数控系统后处理程序的研发”（KJ2020A1026）;安徽省教育厅2020年度高等学校省级质量工程项目之示范实验实训中心项目“高端数控及智能制造工程实训中心”（2020sxzx27）；
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针对实际加工刀位轨迹与预设轨迹之间的偏差直接影响数控加工质量的问题，提出了基于深度学习的多轴数控加工刀位轨迹自适应控制方法。根据多轴数控机床与刀具的几何结构与工作原理，构建相应的数学模型。利用深度学习算法，从位置与姿态两个方面识别刀具状态。以当前刀具位姿为初始值，规划刀位轨迹。计算数控加工刀位轨迹控制量，利用自适应控制器实现轨迹控制。仿真实验结果表明：在三轴数控加工和五轴数控加工环境下，该控制方法的平均刀位轨迹控制误差分别为1.6和1.5,具有良好的控制效果。
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