基于深度学习和时序回归模型的刀具剩余寿命预测方法.pdfVIP

下载本文档

0
0
约1.37万字
约 15页
2023-05-16 发布于北京
举报
版权申诉

基于深度学习和时序回归模型的刀具剩余寿命预测方法.pdf

1、本文档共15页，其中可免费阅读14页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于深度学习和时序回归模型的刀具剩余寿命预测方法，解决了现有刀具剩余寿命预测精度不高的问题，属于数控刀具预测性维护领域。本发明包括：采集加工过程各个通道采样点的刀具振动、切削力和声发射信号，计算出4维数据，包括均值、方差、偏度和峰度；将4维数据输入至深度卷积残差神经网络刀具磨损监测模型中，输出刀具磨损值；对刀具磨损值进行平滑处理，输出磨损序列。再输入到差分整合移动平均自回归刀具磨损超前预报模型中，预报出超前N步刀具磨损值，当第N步值未到达阈值时，将当前时刻剩余寿命预测为最大剩余寿命值；当第M步值

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114749996 A (43)申请公布日 2022.07.15 (21)申请号 202210577542.X (22)申请日 2022.05.25 (71)申请人哈尔滨工业大学