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镍基高温合金铣削刀具磨损预测
被引量：
1
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作者
杨莉
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023年第12期1834-1841,共8页
搭建镍基高温合金铣削实验测试平台,分析刀具磨损变化规律,提出了一种基于堆叠稀疏自动编码器和多传感器特征融合的新型深度学习方法,用于铣削刀具磨损预测。在时域、频域和时频域中提取信号特征,并通过相关性分析确定最优的多传感器特...
搭建镍基高温合金铣削实验测试平台,分析刀具磨损变化规律,提出了一种基于堆叠稀疏自动编码器和多传感器特征融合的新型深度学习方法,用于铣削刀具磨损预测。在时域、频域和时频域中提取信号特征,并通过相关性分析确定最优的多传感器特征,输入堆叠稀疏自动编码器进行深度特征学习。利用双向长短时记忆网络建立刀具磨损预测模型,应用不同的铣削磨损实验数据集来验证训练模型的预测性能。预测结果表明,所提模型均方根误差与传统模型相比至少减小了9.6%,证明了多传感器特征融合和深度学习方法的结合可以提高预测性能。
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关键词
刀具磨损
镍基高温合金
堆叠稀疏自动编码器
多传感器融合
深度学习方法
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职称材料
题名
镍基高温合金铣削刀具磨损预测
被引量：
1
1
作者
杨莉
机构
四川工程职业技术学院机电工程系
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023年第12期1834-1841,共8页
文摘
搭建镍基高温合金铣削实验测试平台,分析刀具磨损变化规律,提出了一种基于堆叠稀疏自动编码器和多传感器特征融合的新型深度学习方法,用于铣削刀具磨损预测。在时域、频域和时频域中提取信号特征,并通过相关性分析确定最优的多传感器特征,输入堆叠稀疏自动编码器进行深度特征学习。利用双向长短时记忆网络建立刀具磨损预测模型,应用不同的铣削磨损实验数据集来验证训练模型的预测性能。预测结果表明,所提模型均方根误差与传统模型相比至少减小了9.6%,证明了多传感器特征融合和深度学习方法的结合可以提高预测性能。
关键词
刀具磨损
镍基高温合金
堆叠稀疏自动编码器
多传感器融合
深度学习方法
Keywords
tool wear
nickel-based superalloys
stacked sparse autoencoders
multi-sensor feature fusion
deep learning method
分类号
TB931 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
镍基高温合金铣削刀具磨损预测
杨莉
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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