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卷积自编码器和残差循环神经网络在刀具剩余寿命预测中的应用
1
作者
周学良
潘晓明
吴瑶
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第5期806-813,共8页
针对刀具剩余寿命预测问题,提出了一种将一维卷积自编码器(One-dimensional convolutional auto encoder,1DCAE)和残差双向门控循环单元(Residual bidirectional gated recurrent unit,RBGRU)相结合的预测方法。通过1DCAE连续卷积池化...
针对刀具剩余寿命预测问题,提出了一种将一维卷积自编码器(One-dimensional convolutional auto encoder,1DCAE)和残差双向门控循环单元(Residual bidirectional gated recurrent unit,RBGRU)相结合的预测方法。通过1DCAE连续卷积池化和反卷积上采样方法获取工况信号的深层特征,并将其与分段后的原始信号融合后作为刀具剩余寿命的表征;同时结合残差网络的思想对双向门控循环单元(Bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的结构进行改进以增强对时序特征的捕获能力。实验结果表明,该方法比其他算法具有更高的预测精度。
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关键词
刀具
剩余寿命预测
卷积自编码器
残差门控循环单元
特征融合
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职称材料
题名
卷积自编码器和残差循环神经网络在刀具剩余寿命预测中的应用
1
作者
周学良
潘晓明
吴瑶
机构
湖北汽车工业学院机械工程学院
出处
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第5期806-813,共8页
基金
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划(T2020018)
第64批中国博士后科学基金项目(2018M6409120)。
文摘
针对刀具剩余寿命预测问题,提出了一种将一维卷积自编码器(One-dimensional convolutional auto encoder,1DCAE)和残差双向门控循环单元(Residual bidirectional gated recurrent unit,RBGRU)相结合的预测方法。通过1DCAE连续卷积池化和反卷积上采样方法获取工况信号的深层特征,并将其与分段后的原始信号融合后作为刀具剩余寿命的表征;同时结合残差网络的思想对双向门控循环单元(Bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的结构进行改进以增强对时序特征的捕获能力。实验结果表明,该方法比其他算法具有更高的预测精度。
关键词
刀具
剩余寿命预测
卷积自编码器
残差门控循环单元
特征融合
Keywords
cutting tool
remaining useful life prediction
convolutional auto encoder
residual gated recurrent unit
feature fusion
分类号
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
卷积自编码器和残差循环神经网络在刀具剩余寿命预测中的应用
周学良
潘晓明
吴瑶
《机械科学与技术》
北大核心
2025
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