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本发明公开了一种基于PCC‑LSTM的铣削刀具磨损预测方法，包括采集工过程中工作台及主轴的电流、振动和声发射信号；采用移动平均方法对所采集的信号信息降噪；对降噪的信号进行归一化处理；对降噪、归一化处理后的数据进行时域、频域信号特征提取，所有特征值储存在特征矩阵X中；基于皮尔逊相关系数对特征进行优选；建立LSTM网络进行预测。本发明充分利用PCC方法的降维功能以及LSTM对于时间序列的分析预测功能，提供的一种铣削刀具磨损快速预测方法，能够克服现有技术中切削加工过程铣削刀具磨损预测存在的计算精度与求
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114918735 A
(43)申请公布日 2022.08.19
(21)申请号 202210557444.X
(22)申请日 2022.05.19
(71)申请人 河海大学
地址 210000 江
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