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基于度量学习的车削加工刀具磨损状态监测方法

Name: 基于度量学习的车削加工刀具磨损状态监测方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2020100147586
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010014758.6 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2020-01-07

公开号

CN111242202B

公开日

2022-03-08

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

数控机床加工, 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

基于度量学习的车削加工刀具磨损状态监测方法，首先将采集刀具磨损图像进行预处理，再按比例随机分成训练集和测试集，且其训练集和测试集中都划分有支持集和测试样例集；建立非参数化神经网络模型结构，包括特征提取网络、距离度量函数、attention机制；初始化特征提取网络模型权重、偏差和学习率参数，构建激活函数；采用余弦距离函数作为距离度量函数；Attention机制使用softmax层结构；运用前向传播计算当前交叉熵损失，再通过后向传播计算其梯度；通过运行梯度下降法对权重和偏差进行优化，最后使用网络模型的学习参数对测试集进行预测和分类辨别，输出预测准确率。本发明具有算法实现简单、误差修正、刀具磨损状态分类准确率高、运行时间短和实时性强等特点。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111242202B

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该专利的转让价格是多少？

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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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当前第 / 件

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