[发明专利]一种同时预测表面粗糙度和刀具磨损的方法有效

专利信息
申请号: 202210367064.X 申请日: 2022-04-08
公开(公告)号: CN114714146B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 焦黎;程明辉;颜培;戴志成;李思钰;仇天阳;刘志兵 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: B23Q17/20 分类号: B23Q17/20;B23Q17/09
代理公司: 石家庄德皓专利代理事务所(普通合伙) 13129 代理人: 杨瑞龙
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及机械加工领域,具体涉及一种基于堆栈降噪自编码和多任务学习的表面粗糙度和刀具磨损预测方法。本发明从切削信号中提取时域和频域特征,划分训练集X1和测试集C1,利用训练集X1对搭建堆栈降噪自编码网络进行预训练;以预训练后的堆栈降噪自编码网络为基础,搭建多任务学习模型;通过动态平均权重法动态调整表面粗糙度和刀具磨损的权重,利用训练集X1对搭建的网络进行训练,提高模型预测准确度。本发明不仅能够同时实现表面粗糙度和刀具磨损预测,还能提升两者的预测准确度。本发明能够同时判断刀具磨损状态和当前所加工零件的表面质量,以保证刀具磨损状态在正常的使用范围内以及零件的表面质量满足生产要求。
搜索关键词: 一种 同时 预测 表面 粗糙 刀具 磨损 方法
【主权项】:
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