基于SSA-VMD和BiLSTM的刀具磨损状态识别

摘要

针对变分模态分解(VMD)参数选取和刀具磨损特征提取困难等问题,提出了基于松鼠觅食算法(SSA)、VMD和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的刀具磨损状态识别模型。首先,以包络熵为适应度函数,使用SSA优化VMD的参数,利用优化后的VMD分解刀具振动信号得到4组模态分量,并进行信号重构;其次,构建BiLSTM网络模型,并把信号模态分量、原始信号和重构信号一起构成特征矩阵输入模型当中,利用BiLSTM提取信号特征;最后,通过全连接层和Softmax层对刀具磨损状态进行识别。实验结果表明,SSA能够找到VMD最优参数组合,降低信号噪声,提出的SSA-VMD-BiLSTM模型在准确率和适应性方面优于传统的LSTM模型。