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发明专利
已授权
基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法
📄 申请号:CN202210917959.6
📄 发布日:2026/05/07
著录项目信息
申请日
2022-08-01
公开号
CN115392292B
公开日
2025-07-15
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F18_213
IPC 分类号
G06F18_213
,
G06F18_24
,
G06N3_045
,
G06N3_044
,
G06N3_0442
,
G06N3_048
,
G06N3_047
,
B23Q17_09
,
技术画像
所属领域
在线监测
人工智能算法
循环神经网络
刀具磨损监测
在线监测
应用场景
数控加工, 智能制造, 工业自动化, 刀具状态监测, 预测性维护
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摘要
本发明提供一种基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法,其包括:采集机床加工过程中的刀具磨损数据,制作原始数据集;对原始数据集进行预处理,包括无效数据剔除、小波包变换和特征提取;将经过预处理的实验数据集输入到基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行迭代训练,当模型监测误差在规定之范围内,保存模型;在线采集刀具加工过程中的磨损信号,经过数据预处理后,输入到训练好的模型中,进行在线监测。本发明将注意力机制和循环神经网络交叉融合,构建了基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法,可精准监测刀具磨损值,本方法具备良好的泛化能力与自适应能力以及良好的鲁棒性。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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