[发明专利]一种基于深度学习算法的机床导轨健康状态识别方法在审
| 申请号： | 202010764155.8 | 申请日： | 2020-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN111931838A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 谢筱萍;孙淑琴;陳山鹏 | 申请（专利权）人： | 南京星合精密智能制造研究院有限公司;南京欣达梦科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;B23Q17/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习算法的机床导轨健康状态识别方法，测量获取数控机床导轨在各种健康状态的运行状态下的测量数据，形成导轨运行信号数据集X＝{x₁,x₂,...,xk}，其中k＝1,2,...,n，n为测量数据的个数。通过采用本发明提供的健康状态识别方法，提出了通过广义区间概率来解决数据机床加工中导轨健康状态时，信息处理中出现的不确定性问题，识别准确率显著，而且能够对导轨电机的转速、转矩和电流进行数据挖掘；通过计算与正常状态下模板曲线的距离作为特征，并使用主成分分析对其降维，去除冗余信息，获得分类性能较好的低维特征；然后使用分层亚健康状态识别模型由粗到细对各种亚健康数据逐层进行识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 算法 机床 导轨 健康 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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