[发明专利]一种基于一维深度卷积自动编码器的刀具磨损状态监测方法有效
| 申请号： | 202010411308.0 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111633467B | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 李宏坤;杨国葳 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | B23Q17/09 | 分类号： | B23Q17/09;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 李晓亮;潘迅 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于一维深度卷积自动编码器的刀具磨损状态监测方法，属于高速铣削加工技术领域。包括如下几个步骤：采集加工过程中机床主轴电机三相交流电信号，将其融合成电流有效值并做归一化处理，作为ODCAE网络的输入；利用CAE进行无监督预训练，保留由提取的短序列向量组成的编码部分，用来存储最优的权值信息；以无监督预训练阶段获得的权值作为有监督网络的初始权重，利用BP算法对网络进行有监督微调；完成网络的训练之后，将测试样本输入到训练好的ODCAE模型中，获得刀具不同磨损状态的识别结果。本发明可以避免繁琐的预处理手段，摆脱对专家经验的依赖，能够高效精确的识别出变工况条件下刀具的磨损状态，具有识别精度高，鲁棒性强的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 自动 编码器 刀具 磨损 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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