[发明专利]一种基于多任务学习的零件表面粗糙度和刀具磨损预测方法有效
| 申请号： | 202010150557.9 | 申请日： | 2020-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN111366123B | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 王永青;秦波;刘阔;沈明瑞;牛蒙蒙;王宏慧;韩灵生 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G01B21/30 | 分类号： | G01B21/30;G01B21/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪;侯明远 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于机械加工技术领域，提供了一种基于多任务学习的零件表面粗糙度和刀具磨损预测方法。首先，采集加工过程中的振动信号；下一步，测量零件表面粗糙度和刀具磨损情况，并将测得结果与振动信号分别对应；其次，进行样本扩充，提取特征并归一化处理；然后，构建基于深度置信网络的多任务预测模型，并将零件表面粗糙度和刀具磨损情况作为模型输出，提取特征作为输入，建立多任务DBN网络预测模型；最后，进行试验验证，振动信号输入多任务预测模型中，预测表面粗糙度以及刀具磨损状况。该方法的最大优点：一次建模实现零件表面粗糙度和刀具磨损的在线预测，充分利用了监测数据包含的隐藏信息，减少了工作量以及模型建立的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 零件 表面 粗糙 刀具 磨损 预测 方法 | ||
【主权项】：
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