长江电力申请基于机器学习的圆柱桶内表面熔覆层抛光路径优化专利能高效高质量完成抛光任务

　　金融界 2024 年 8 月 14 日消息■◆，天眼查知识产权信息显示，中国长江电力股份有限公司,武汉数字化设计与制造创新中心有限公司申请一项名为“基于机器学习的圆柱桶内表面熔覆层抛光路径优化方法■★■◆◆“，公开号 CN7.7，申请日期为 2024 年 5 月。

　　专利摘要显示，一种基于机器学习的圆柱桶内表面熔覆层抛光路径优化方法，属于熔覆层抛光技术领域◆■◆■★，步骤为：首先■◆，通过在抛光设备上安装的传感器收集关键操作参数■★■■★，包括抛光压力、速度★◆、和抛光头与材料表面的接触角度■■。随后■■◆★◆，所得数据经过预处理以滤除噪声并标准化，为后续深度学习模型的训练做好准备。本发明采用的深度学习模型结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够根据处理过的数据自动优化抛光路径◆★★★■■。在抛光过程中，系统能实时调整抛光参数和路径，确保达到预定的抛光质量标准■■★◆◆。本发明能高效高质量完成抛光任务，适用于水轮机接力器等工件的内表面熔覆层抛光，具有重要的实际应用价值。