[发明专利]一种拉削刀具磨损状态识别方法在审
| 申请号： | 202110089893.1 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112766182A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 应申舜;傅晨泰;易凯 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;B23Q17/09 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 周红芳 |
| 地址： | 310006 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种拉削刀具磨损状态识别方法，属于工业故障诊断技术领域。本发明将采集到的三向振动信号输入预先训练完成的DSBiLSTM算法模型，输出当前的拉刀处于不同磨损状态的概率。刀具状态识别DSBiLSTM算法模型通过卷积神经网络、循环神经网络、全连接神经网络串行的方式构建，可以充分利用三者的优势，有效识别刀具磨损的状态。卷积神经网络适用于空间特征提取，强调几个相对的数据在相交和相离之间数据的上下层的联系，数据的处理在时序上相互独立。循环神经网络对于数据处理侧重于序列的顺序，提取包含时序信息的特征。全连接神经网络用于估计刀具的磨损状态，将提取的特征映射到分类的类别上。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 刀具 磨损 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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