基于深度学习的多工序切割加工质量预测方法

本发明涉及精密加工质量预测技术领域，具体为基于深度学习的多工序切割加工质量预测方法，包括：采集全流程多工序的生产参数与设备状态数据，进行时序对齐与缺失值插补，形成统一工序数据序列。提取多尺度过程特征生成初始特征向量，输入多模态融合的加工知识网络挖掘跨工序深层耦合关联，生成潜在质量指标。将潜在指标与实时监测数据结合构造动态预测输入，利用预测模型推演最终加工质量参数，并进行不确定性量化输出预测结果及置信度。根据预测结果与置信度生成反向追溯报告，识别关键工序环节，结合前序加工数据形成闭环模型自适应优化指令。该方法实现了高精度、可解释的质量预测与智能过程优化。