[发明专利]基于时间卷积网络和辅助学习的刀具磨损量预测方法在审
| 申请号： | 202110520964.9 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN115344951A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 黄亦翔;夏鹏程;刘成良 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;上海智能制造功能平台有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/12 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于时间卷积网络和辅助学习的刀具磨损量预测方法，在数控加工过程中，通过布置在数控机床上的电流传感器采集主轴电机的电流信号，并测量每次加工过程后刀具的磨损量，同时记录加工过程使用的主要加工参数，并根据其中的稳定走刀阶段的时间对应截取主轴电机的电流信号生成训练样本用于训练神经网络，在在线测试阶段，采集并选取待预测刀具的走刀阶段主轴电机的电流信号作为待测样本，输入训练后的神经网络后即得到刀具当前的磨损量实时预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时间 卷积 网络 辅助 学习 刀具 磨损 预测 方法 | ||
【主权项】：
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