发明专利 已授权

基于改进型LSTM网络的表面粗糙度预测方法

📄 申请号:CN202010893197.1 📄 发布日:2026/06/22

著录项目信息

申请日
2020-08-31
公开号
CN112069966B
公开日
2023-11-28
申请人
中国计量大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

机械加工, 智能制造, 质量检测, 工业自动化

摘要

本发明公开了基于改进型LSTM网络的表面粗糙度预测方法,包括如下步骤:S1建立不同切削参数下振动信号与所对应的粗糙度值的大数据集;S2采用步骤S1中的大数据集对CNN网络层进行训练以获得CNN筛选特征集。S3对步骤S1中的大数据进行人工筛选特征获得人工筛选特征集。S4将步骤S2中的CNN筛选特征集和步骤S3中的人工筛选特征集作为输入门的特征数据对LSTM网络层进行训练获得全特征集。S5采用一个FCN网络对全特征集进行训练,以获得振动信号与粗糙度值相对应的预测模型。S6在S5的预测模型中输入待测粗糙度的振动信号以获得表面粗糙度值。本发明中的预测模型在数据预处理后改变原始信号后,不会过滤掉相关度高的特征;提高了零件表面粗糙度预测的准确性。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN112069966B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图2
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