(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111369000.5 (22)申请日 2021.11.18 (71)申请人 福州大学 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大 学城乌龙江北 大道2号福州大 学 (72)发明人 黄彬　刘辉　 (74)专利代理 机构 福州元创专利商标代理有限 公司 35100 代理人 张灯灿　蔡学俊 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/12(2006.01)G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种板材激光切割的能耗预测方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种板材激光切割的能耗预测 方法及系统， 该方法包括以下步骤： （1） 将激光加 工设备工艺参数所对应的激光切割 能耗数据划 分为训练集和验证集； （2） 通过 K折交叉验证法划 分训练集为 K个子训练集； （3） 使用烟花算法对极 限学习机的输入权值和阙值进行优化处理， 得到 基于烟花算法优化极限学习机的激光切割 能耗 预测模型， 然后将子训练集分别输入 所述激光切 割能耗预测模型对其进行训练， 得到 K个已训练 的激光切割能耗预测模型； （4） 通过验证集计算 所述K个已训练的激光切割能耗预测模型的准确 率， 选择准确率最高的模型用于激光切割能耗预 测。 该方法及系统有利于准确预测激光切割能 耗。 权利要求书2页 说明书11页 附图2页 CN 114065631 A 2022.02.18 CN 114065631 A 1.一种板材激光切割的能耗预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： (1)将激光加工设备工艺 参数所对应的激光切割能耗数据划分为训练集Ct和验证集Cv； (2)通过K折交叉验证法划分训练集Ct为K个子训练集Ct1,Ct2,…,Ctk； (3)使用烟花算法对极限学习机的输入权值和阙值进行优化处理， 得到基于烟花算法 优化极限学习机的激光切割能耗预测模 型， 然后将 子训练集Ct1,Ct2,…,Ctk分别输入 所述激 光切割能耗预测模型对其进行训练， 得到K个已训练的激光切割能耗预测模型M1,M2,…,Mk； (4)通过验证集Cv计算所述K个已训练的激光切割能耗预测模型M1,M2,…,Mk的准确率， 选择准确率 最高的模型用于 激光切割能耗预测。 2.根据权利要求1所述的一种板材激光切割的能耗预测方法， 其特征在于， 所述激光加 工设备工艺 参数包括激光功率、 切割速度、 气体压力、 脉冲频率和焦点 位置。 3.根据权利要求1所述的一种板材激光切割的能耗预测方法， 其特征在于， 所述步骤 (1)具体包括以下步骤： (1.1)初始化训练集Ct和验证集Cv分别为空； (1.2)对数据进行N次有放回抽样， N为数据条数； 每次抽样只抽取一条数据， 将抽到的 数据添加入训练集Ct； (1.3)将经 过N次有放回抽样后， 一次都未被抽中的数据放入 验证集Cv。 4.根据权利要求1所述的一种板材激光切割的能耗预测方法， 其特征在于， 所述步骤 (2)具体包括以下步骤： (2.1)将训练集Ct分成K个子训练集， K＞1， 每个最多包含 条数据， Nt为训练集Ct数 据条数, 为向上取整符号； (2.2)将(2.1)中的K个子训练集， 依次记作Ct1,Ct2,…,Ctk。 5.根据权利要求1所述的一种板材激光切割的能耗预测方法， 其特征在于， 所述步骤 (3)具体包括以下步骤： (3.1)初始化极限学习机的权值和阙值， 设置烟花算法的群体规模Q、 变异火花数R、 迭 代次数计数器t＝0以及最大迭代次数Iter_Max； 对极限学习机中的数据进行设置， 主要包 含种群大小和迭代次数； (3.2)设置烟花算法的初始群体， 并计算群体内个体的适应度值： 将初始群体中每个个 体对应的权值和阙值分别代入极限学习机中， 通过训练集进行训练， 并利用验证集计算训 练后的极限学习机模型的预测准确率， 根据预测准确率计算个 体适应度值； (3.3)生成爆炸火花， 引入高斯变异策略， 生成变异火花： 首先， 对群体中的每个烟花个 体， 计算爆炸火花半径和爆炸火花数量， 并生成爆炸火花； 然后， 随机选择R个烟花， 对其分 别采用高斯变异策略生成R个变异火花； 对生 成的每个爆 炸火花和变异火花， 计算个体适应 度值； (3.4)根据选择策略从烟花、 爆炸火花和变异火花中选择Q个作为下一代烟花： 首先根 据个体适应度值， 从候选群体中选取适应度最大 的一个进入下一代烟花群体中， 然后采用 基于适应度值的轮盘赌选择策略从候选群体中选取Q ‑1个烟花、 爆炸火花或变异火花进入 下一代烟花群 体；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114065631 A 2(3.5)终止判断： 如果迭代次数t＞Iter_Max， 则终止迭代， 输出最优个体及其对应的权 值与阙值； 否则t ←t+1， 返回步骤3.3； 迭代完成后， 得到基于烟花算法优化极限学习机的激 光切割能耗预测模型； (3.6)将子训练集Ct1,Ct2,…,Ctk的数据输入到所述激光切割能耗预测模型对其进行训 练， 得到K个已训练的激光切割能耗预测模型M1,M2,…,Mk； (3.7)输入验证集数据并计算所述K个已训练的激光切割能耗预测模型M1,M2,…,Mk的 准确率S。 6.一种板材激光切割的能耗预测系统， 其特征在于， 包括存储器、 处理器以及存储于存 储器上并能够被处理器运行 的计算机程序指令， 当处理器运行该计算机程序指令时， 能够 实现如权利要求1 ‑5所述的方法步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114065631 A 3