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基于深度学习的刀具磨损监测方法
被引量：
53
1
作者
张存吉
姚锡凡
+1 位作者
张剑铭
刘二辉
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期2146-2155,共10页
为监测制造车间机械加工设备刀具的磨损程度,提出应用深度学习方法实施刀具的磨损监测。深度学习理论作为人工智能领域的最新研究成果,以其中的深度卷积神经网络构建刀具磨损监测的模型,给出刀具磨损监测的流程,采用微型铣床与无线三轴...
为监测制造车间机械加工设备刀具的磨损程度,提出应用深度学习方法实施刀具的磨损监测。深度学习理论作为人工智能领域的最新研究成果,以其中的深度卷积神经网络构建刀具磨损监测的模型,给出刀具磨损监测的流程,采用微型铣床与无线三轴加速度计搭建了数据采集实验平台。实验结果表明,与其他两种常用深度神经网络以及传统神经网络模型相比较,所提基于深度学习方法监测过程简单,不仅具有较高的准确度与较低的损失函数值,还实现了刀具磨损程度分类。
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关键词
刀具磨损监测
数据采集
深度学习
卷积神经网络
无线三轴加速度计
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职称材料
题名
基于深度学习的刀具磨损监测方法
被引量：
53
1
作者
张存吉
姚锡凡
张剑铭
刘二辉
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期2146-2155,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175187
51675186)
+1 种基金
广东省科技计划资助项目(2016A020228005
2016B090918035)~~
文摘
为监测制造车间机械加工设备刀具的磨损程度,提出应用深度学习方法实施刀具的磨损监测。深度学习理论作为人工智能领域的最新研究成果,以其中的深度卷积神经网络构建刀具磨损监测的模型,给出刀具磨损监测的流程,采用微型铣床与无线三轴加速度计搭建了数据采集实验平台。实验结果表明,与其他两种常用深度神经网络以及传统神经网络模型相比较,所提基于深度学习方法监测过程简单,不仅具有较高的准确度与较低的损失函数值,还实现了刀具磨损程度分类。
关键词
刀具磨损监测
数据采集
深度学习
卷积神经网络
无线三轴加速度计
Keywords
tool wear monitoring
data acquisition
deep learning
convolutional neural network
wireless triaxial ac-celerometer
分类号
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
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的刀具磨损监测方法
张存吉
姚锡凡
张剑铭
刘二辉
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017
53
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