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一种基于一维深度卷积自动编码器的刀具磨损状态监测方法

摘要

一种基于一维深度卷积自动编码器的刀具磨损状态监测方法,属于高速铣削加工技术领域。包括如下几个步骤:采集加工过程中机床主轴电机三相交流电信号,将其融合成电流有效值并做归一化处理,作为ODCAE网络的输入;利用CAE进行无监督预训练,保留由提取的短序列向量组成的编码部分,用来存储最优的权值信息;以无监督预训练阶段获得的权值作为有监督网络的初始权重,利用BP算法对网络进行有监督微调;完成网络的训练之后,将测试样本输入到训练好的ODCAE模型中,获得刀具不同磨损状态的识别结果。本发明可以避免繁琐的预处理手段,摆脱对专家经验的依赖,能够高效精确的识别出变工况条件下刀具的磨损状态,具有识别精度高,鲁棒性强的特点。

著录项

  • 公开/公告号CN111633467B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN202010411308.0

  • 发明设计人 李宏坤;杨国葳;

    申请日2020-05-15

  • 分类号B23Q17/09(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构21200 大连理工大学专利中心;

  • 代理人李晓亮;潘迅

  • 地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

  • 入库时间 2022-08-23 12:08:16

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