基于PCA与自编码器的数控机床刀具磨损数据处理方法

摘要

本发明属于数控加工刀具磨损监测技术领域，公开了一种基于PCA与自编码器的数控机床刀具磨损数据处理方法，对数控机床上刀具传感器采集的数据进行归一化，得到具有刀具磨损量标签的训练数据和待测试数据；对所得到具有刀具磨损量标签的训练数据进行数据融合；将融合后的数据输入到堆栈自编码器进行训练，得到影响刀具磨损特征数据集；构建基于BP神经网络的刀具磨损预测模型并进行训练，对训练完成的BP神经网络模型进行预测。本发明能充分挖掘输入数据中的重要特征，将得到的数据特征输入到BP神经网络中，利用BP神经网络的拟合能力，将提取的特征映射到预测结果上，实现数控机床刀具磨损的预测，实现单个神经网络不能实现的效果。