本发明涉及数据处理的，特别涉及一种纳米研磨工艺的自适应控制方法、装置和计算机设备。
背景技术：
1、纳米研磨工艺在现代制造领域中扮演着至关重要的角色，尤其是在需要高精度和超光滑表面的领域，如光学元件、半导体晶圆及高级医疗器械的制造。随着产品对表面质量和加工精度要求的不断提升，传统的研磨工艺面临着难以克服的挑战，尤其是在控制工艺参数和应对复杂曲面加工时。为了在纳米级别实现精确的材料去除和表面修饰，研磨工艺必须具备更高的灵活性和适应性，传统的控制方法往往无法满足这一要求。
2、然而，目前大多数纳米研磨工艺的控制方法依赖于固定的参数设置，难以应对实际加工过程中出现的各种不确定性。这些不确定性可能来自材料的异质性、研磨工具的磨损、以及环境因素的变化等。如果不具备足够的自适应能力，这些不可控因素可能导致工艺的不稳定性，进而影响加工质量和生产效率。
3、因此，研究一种能够实时调整加工参数的自适应控制方法，以应对纳米研磨过程中的动态变化，显得尤为迫切。这种方法不仅需要精确地感知和分析加工中的各类变量，还要快速响应并优化控制策略，以确保纳米级别的加工精度和表面质量。当前的技术难题在于如何有效地集成先进的传感技术和控制算法，以实现对复杂工艺过程的高效管理，突破传统控制方法的局限性，真正提升纳米研磨工艺的稳定性和可控性。
技术实现思路
1、本发明的主要目的为提供一种纳米研磨工艺的自适应控制方法、装置和计算机设备，以解决如何在加工过程中应对材料异质性、工具磨损和环境变化带来的不确定性的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种纳米研磨工艺的自适应控制方法，包括以下步骤：采用纳米压痕材料表征方式，获取工件材料在纳米级别的材料特征数据，并基于所述材料特征数据确定纳米研磨工艺的起始工艺参数；采用所述起始工艺参数对所述工件材料进行加工处理，并实时监测加工过程的加工过程参数，其中，所述加工过程参数至少包括：磨削数据、振动数据；对所述加工过程参数进行特征分析，提取出表征工艺状态的第一特征数据，将所述工件材料在纳米级别的材料特征数据整合至所述第一特征数据中，得到第二特征数据；采用频谱分析技术，识别所述第二特征数据中的表示工艺异常和趋势变化的数据，得到目标加工参数，并将所述目标加工参数和所述起始工艺参数输入至预设的自适应控制算法中；获取所述自适应控制算法基于所述目标加工数据对所述起始工艺参数进行调整后的目标工艺参数，并实时采用所述目标工艺参数对所述工件材料进行加工处理。
3、可选的，基于所述材料特征数据确定纳米研磨工艺的起始工艺参数，包括：对所述材料特征数据进行归一化处理，将所述材料特征数据转换为同一量纲和量级的第一材料特征数据；将所述第一材料特征数据划分为多个类别，并基于不同类别的第一材料特征数据，计算每个类别内部的第一散布矩阵和不同类别之间的第二散布矩阵；对所述第一散布矩阵和所述第二散布矩阵进行乘积计算，得到对所述第一材料特征数据的线性判别的特征值和特征向量；确定数值最大的多个特征值对应的特征向量作为目标投影方向，将所述第一材料特征数据投影至所述目标投影方向上，得到第二材料特征数据；将所述第二材料特征数据输入至预设的多项式回归模型中，得到所述纳米研磨工艺的起始工艺参数，其中，所述起始工艺参数至少包括：磨削力参数和磨削深度参数。
4、可选的，对所述加工过程参数进行特征分析，提取出表征工艺状态的第一特征数据，包括：基于预设的小波基，将所述加工过程参数进行小波分析，得到多个初始分量，且不同初始分量对应不同频带；对所述多个初始分量进行阈值处理，去除所述多个初始分量中高于第一预设阈值的数据和低于第二预设阈值的数据，得到多个目标分量；对所述多个目标分量进行小波重构处理，并对小波重构处理后的所述多个目标分量进行傅里叶变换处理，得到频率域表示的分析信号；对所述分析信号进行分析频谱处理，得到多个频率成分和每个频率成分所反应的特征表示；基于每个频率成分所反应的特征表示，提取多个目标频率成分和所述目标频率成分对应的幅度；基于所述多个目标频率成分和所述目标频率成分对应的幅度，构建第一特征矩阵；对所述第一特征矩阵进行主成分分析，计算所述第一特征矩阵的协方差矩阵，并对所述协方差矩阵进行特征值分解处理，得到多个主成分；从所述多个主成分中提取预设数量个目标主成分，并采用所述目标主成分作为所述第一特征数据。
5、可选的，将所述工件材料在纳米级别的材料特征数据整合至所述第一特征数据中，得到第二特征数据，包括：对所述第一特征数据和所述第二材料特征数据进行归一化处理，令所述第一特征数据和所述第二材料特征数据转换为同一量纲和量级；通过多层感知器的多个隐藏层，将所述第一特征数据和所述第二材料特征数据进行特征嵌入到同一嵌入空间中的高维向量中，得到多个特征高维向量；将嵌入后的特征高维向量作为图网络的节点，并计算所述特征高维向量之间的欧氏距离，采用所述特征高维向量之间的欧式距离建立节点之间的连接，得到特征图网格；采用图卷积网络对所述特征图网格中的每个节点的主特征表示进行更新处理，以识别特征之间的隐式关联，得到更新后的多个主特征表示；对不同层次的主特征表示进行聚合处理，得到聚合后的主特征向量，并对所述主特征向量进行非线性激活处理，得到所述第二特征数据。
6、可选的，采用频谱分析技术，识别所述第二特征数据中的表示工艺异常和趋势变化的数据，得到目标加工参数，包括：对所述第二特征数据进行傅里叶变化，得到频谱数据；采用预设的支持向量机模型对所述频谱数据中的每个频率成分进行分析，识别所述频谱数据中的异常频率成分；将所述频谱数据按照时间序列组织，对所述频谱数据中的每个频率成分进行季节性分解，提取所述频谱数据中的长期趋势信息；将所述异常频率成分和所述长期趋势信息进行整合处理，得到所述目标加工参数。
7、可选的，在采用预设的支持向量机模型对所述频谱数据中的每个频率成分进行分析，识别所述频谱数据中的异常频率成分之前，所述自适应控制方法还包括：采用径向基函数核构建所述支持向量机模型，并设置所述支持向量机模型的c值和gamma值；获取训练数据，并采用所述训练数据对所述支持向量机模型进行训练，优化所述支持向量机模型的最小分类错误率，其中，所述训练数据包括：预先准备的频谱数据和所述预先准备的频谱数据中的频率成分对应的工艺状态标签。
8、可选的，将所述频谱数据按照时间序列组织，对所述频谱数据中的每个频率成分进行季节性分解，提取所述频谱数据中的长期趋势信息，包括：将所述频谱数据按照时间顺序整理，形成时间序列数据，其中，所述时间序列数据中的每个时间点的频谱数据包括所有频率成分的幅度值；将所述时间序列数据中的频谱数据的时间戳和所述时间戳对应的频率成分数据结合，生成时间序列数据框，其中，所述时间序列数据框中包括时间戳列和各频率成分列；采用加法型的季节型分解模型对所述时间序列数据框进行分析，得到季节性分析数据，其中，所述季节性分析数据包括：长期趋势成分和季节性分量和随机噪声；将所述长期趋势成分绘制为趋势图，并基于所述趋势图识别所述时间序列数据的长期趋势，其中，所述长期趋势包括：长期增长或长期下降；评估所述长期趋势成分和所述季节型分量对所述长期趋势的影响，得到评估数据，并将所述评估数据整合为所述频谱数据中的长期趋势信息。
9、可选的，在将所述目标加工参数和所述起始工艺参数输入至预设的自适应控制算法中之后，所述自适应控制方法还包括：通过所述自适应控制算法将所述目标加工参数与理想加工参数进行比较计算，得到误差数据，其中，所述误差数据包括各个参数的误差值和误差变化率；将所述误差数据转化为模糊集合，并为每个模糊集合构建隶属函数，其中，所述模糊集合由语言变量表示，所述隶属函数用于表述所述模糊集合的模糊程度；计算每个模糊集合的隶属函数的隶属度与预设的多个模糊规则的匹配程度，并将匹配程度高于第三预设阈值的模糊集合进行合并，得到模糊控制输出；采用最大隶属度法对所述模糊控制输出进行解模糊化处理，得到控制信号输出，并采用所述控制信号输出对所述起始工艺参数进行调整，以得到所述目标工艺参数。
10、本发明还提供了一种纳米研磨工艺的自适应控制装置，包括：获取单元，用于采用纳米压痕材料表征方式，获取工件材料在纳米级别的材料特征数据，并基于所述材料特征数据确定纳米研磨工艺的起始工艺参数；监测单元，用于采用所述起始工艺参数对所述工件材料进行加工处理，并实时监测加工过程的加工过程参数，其中，所述加工过程参数至少包括：磨削数据、振动数据；提取单元，用于对所述加工过程参数进行特征分析，提取出表征工艺状态的第一特征数据，将所述工件材料在纳米级别的材料特征数据整合至所述第一特征数据中，得到第二特征数据；识别单元，用于采用频谱分析技术，识别所述第二特征数据中的表示工艺异常和趋势变化的数据，得到目标加工参数，并将所述目标加工参数和所述起始工艺参数输入至预设的自适应控制算法中；加工单元，用于获取所述自适应控制算法基于所述目标加工数据对所述起始工艺参数进行调整后的目标工艺参数，并实时采用所述目标工艺参数对所述工件材料进行加工处理。
11、本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
12、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
13、本发明提供的纳米研磨工艺的自适应控制方法、装置和计算机设备，通过通过实时调整加工参数，能够有效应对材料异质性、工具磨损和环境变化等不确定因素，保持了加工工艺的稳定性和精度。这种实时适应能力使得工艺能够在面对不断变化的加工条件时，保持高水平的加工质量和效率。
14、其次，本发明利用纳米压痕材料表征技术和频谱分析技术，实现了对工艺参数的精准获取和调整。这种精确的控制方式优化了纳米级材料去除和表面修饰过程，能够在超精细的尺度上实现高质量的加工。
15、此外，本发明通过融合材料特征数据、加工过程参数和频谱数据，提升了对工艺状态的全面理解和异常检测能力。这种数据融合和分析的方法，能够更全面地监控和评估加工过程，及时识别并处理潜在的问题。
16、进一步地，本发明突破了传统固定参数设置的局限，通过自适应控制算法和模糊控制方法，显著提高了对复杂工艺过程的管理能力。相较于传统方法，这种自适应控制方法能够更好地适应复杂的工艺要求和变化。
17、最后，通过频谱分析和模糊控制，本发明能够快速生成并调整目标加工参数，缩短了优化过程的时间，提高了生产效率。这种高效的调整机制，使得纳米研磨工艺能够在更短的时间内实现最佳的加工效果，从而提高了整体生产的经济效益。
1.一种纳米研磨工艺的自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的自适应控制方法，其特征在于，基于所述材料特征数据确定纳米研磨工艺的起始工艺参数，包括：
3.根据权利要求1所述的自适应控制方法，其特征在于，对所述加工过程参数进行特征分析，提取出表征工艺状态的第一特征数据，包括：
4.根据权利要求2所述的自适应控制方法，其特征在于，将所述工件材料在纳米级别的材料特征数据整合至所述第一特征数据中，得到第二特征数据，包括：
5.根据权利要求1所述的自适应控制方法，其特征在于，采用频谱分析技术，识别所述第二特征数据中的表示工艺异常和趋势变化的数据，得到目标加工参数，包括：
6.根据权利要求5所述的自适应控制方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的自适应控制方法，其特征在于，在将所述目标加工参数和所述起始工艺参数输入至预设的自适应控制算法中之后，所述自适应控制方法还包括：
8.一种纳米研磨工艺的自适应控制装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
