[发明专利]一种基于深度置信神经网络的大型高速回转装备消偏消倾方法在审
| 申请号： | 201911367248.0 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111178506A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 刘永猛;谭久彬;王晓明;孙传智;李成钿 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01B21/22;G01B21/24 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度置信神经网络的大型高速回转装备消偏消倾方法。步骤1：分析各加工误差的影响因素；步骤2：评定大型高速回转装备真实加工误差，并获得未经调心调倾时加工误差对应的影响因素的测量数据；步骤3：将各加工误差的影响因素归一化处理后的数据作为各网络输入，各加工误差作为各网络输出，同时按照一定比例将数据分为训练集和测试集；步骤4：分别构建各加工误差的深度置信预测神经网络，实现自动消偏消倾，并通过测试集进行验证。传统单级大型高速回转装备的加工误差测量方法需进行复杂的调心调倾过程，本发明利用深度学习强大的数据内部特征机理，提出一种基于深度置信神经网络的大型高速回转装备消偏消倾方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 置信 神经网络 大型 高速 回转 装备 消偏消倾 方法 | ||
【主权项】：
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