[发明专利]一种基于卷积神经网络的颤振识别方法和系统在审
| 申请号： | 201910289065.5 | 申请日： | 2019-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN109986409A | 公开（公告）日： | 2019-07-09 |
| 发明（设计）人： | 冯伟;王建军 | 申请（专利权）人： | 中国一拖集团有限公司 |
| 主分类号： | B23Q17/12 | 分类号： | B23Q17/12;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 赵娟 |
| 地址： | 471000 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的颤振识别方法和系统，该方法包括如下步骤：在实验工况下获取不同工艺参数下的削切噪音，对其进行滤波处理，得到削切噪声耳蜗谱；根据得到削切噪声耳蜗谱图对卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；采集实际削切过程中的削切噪音，对其进行滤波处理，并采用训练后的卷积神经网络判别削切过程中是否发生颤振。本发明所提供的技术方案，采用削切过程中产生的削切噪声判断是否发生颤振，由于检测削切噪声时不需要接触加工机床和加工工件，适用性较强，能够解决现有技术中检测颤振的方式适用性差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 削切 卷积神经网络 颤振 噪声 滤波处理 耳蜗 噪音 加工工件 加工机床 噪声判断 检测 采集 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的颤振识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)在实验工况下获取不同工艺参数下的削切噪音，对其进行滤波处理，得到削切噪声耳蜗谱；(2)根据得到削切噪声耳蜗谱图对卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；(3)采集实际削切过程中的削切噪音，对其进行滤波处理，并采用训练后的卷积神经网络判别削切过程中是否发生颤振。
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