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基于注意力机制堆叠LSTM的多传感器信息融合刀具磨损预测
被引量：
1
1
作者
成佳闻
赛希亚拉图
+1 位作者
张超勇
罗敏
《工业工程》
2024年第3期64-77,86,共15页
刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题,提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory,长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法...
刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题,提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory,长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法。对多传感器信号进行预处理,然后提取多域特征,利用核主成分分析法对其进行特征级信息融合,得到后续网络的输入。采用基于注意力机制的堆叠LSTM网络模型,使得网络能够自适应地学习数据的重要信息,在PHM2010的数据集上预测精度达到99.9%。通过与其他算法的对比试验和加入人工噪声的方法,验证了本文所提出的模型的高精度和鲁棒性。
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关键词
刀具磨损
核主成分分析(KPCA)
信息融合
注意力机制
鲁棒性
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职称材料
题名
基于注意力机制堆叠LSTM的多传感器信息融合刀具磨损预测
被引量：
1
1
作者
成佳闻
赛希亚拉图
张超勇
罗敏
机构
华中科技大学机械科学与工程学院
湖北汽车工业学院电气与信息工程学院
出处
《工业工程》
2024年第3期64-77,86,共15页
基金
中德重点研发资助项目(2023ZY01089)
工信部高质量发展专项资助项目(2023ZY01089)。
文摘
刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题,提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory,长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法。对多传感器信号进行预处理,然后提取多域特征,利用核主成分分析法对其进行特征级信息融合,得到后续网络的输入。采用基于注意力机制的堆叠LSTM网络模型,使得网络能够自适应地学习数据的重要信息,在PHM2010的数据集上预测精度达到99.9%。通过与其他算法的对比试验和加入人工噪声的方法,验证了本文所提出的模型的高精度和鲁棒性。
关键词
刀具磨损
核主成分分析(KPCA)
信息融合
注意力机制
鲁棒性
Keywords
tool wear
kernel principal component analysis(KPCA)
information fusion
attention mechanism
robustness
分类号
F406.3 [经济管理—产业经济]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于注意力机制堆叠LSTM的多传感器信息融合刀具磨损预测
成佳闻
赛希亚拉图
张超勇
罗敏
《工业工程》
2024
1
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