一种基于多传感器信息融合及深度置信网络的刀具磨损监测方法

摘要

本发明涉及一种基于多传感器信息融合及深度置信网络的刀具磨损监测方法，包括步骤如下:采集数控机床加工过程中多种传感器信号，分别提取传感器信息在时域、频域、时频域的特征参数。由限制波尔兹曼机(RBM)有效的提取能够表征铣刀磨损的特征参数；通过堆叠多个限制波尔兹曼机(RBM)构造深度置信网络(DBN)，实现刀具磨损的监测。本发明可摆脱对信号处理专家经验的依赖，通过多个传感器获取刀具磨损状态详细信息，快速准确的识别出不同加工条件下的铣刀磨损状态，具有监测精度高，适应性强等特点。