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基于IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型的刀具磨损状态识别
1
作者
杨焕峥
崔业梅
+1 位作者
薛洪惠
徐玲
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第7期158-163,共6页
刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention...
刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention)以增强对关键信息的关注度;再次,提出了一种改进的鹈鹕优化算法(IPOA),用于优化模型多尺度卷积神经网络的参数。该算法结合自适应惯性权重因子、柯西变异和麻雀警戒机制策略,在CEC2005至CEC2022的众多函数性能测试中综合表现优于传统POA等5种算法;最后,在工业控制计算机(IPC)上运行了模型。结果表明,该模型在刀具磨损状态识别方面表现出较高的识别精度,可提高加工安全与生产效率。
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关键词
刀具磨损
状态监测
改进的鹈鹕优化算法
多尺度卷积神经网络
双向长短时记忆网络
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职称材料
基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的机床刀具磨损预测模型
2
作者
崔业梅
杨焕峥
+1 位作者
薛洪惠
徐玲
《机床与液压》
北大核心
2025年第8期72-78,共7页
为了提高机床刀具磨损预测的准确性,对优化算法进行改进,设计人工智能模型,并利用PHM2010刀具磨损数据集进行验证。构建一种基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的预测模型,采用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)学习数据的空...
为了提高机床刀具磨损预测的准确性,对优化算法进行改进,设计人工智能模型,并利用PHM2010刀具磨损数据集进行验证。构建一种基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的预测模型,采用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)学习数据的空间和时间特征,引入注意力机制(Attention)提高模型对关键信息的关注度。提出一种改进的白鲸优化算法(IBWO)优化模型参数和迭代次数,结合种群混沌映射初始化、准反向学习和萤火虫扰动策略,经CEC2005函数测试,该算法收敛速度和寻优精度明显优于传统BWO等对比算法。将该模型与CNN-BiLSTM-Attention模型、BWO-CNN-BiLSTM-Attention模型进行对比。结果表明:该模型在机床刀具磨损预测方面具有更高的准确性和可靠性。最后,在STM32H7单片机设备中部署了“剪枝”模型,并验证了“剪枝”模型在嵌入式设备中运行的可行性。
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关键词
机床刀具
磨损预测
改进的白鲸优化算法(IBWO)
双向长短时记忆网络(BiLSTM)
卷积神经网络(CNN)
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职称材料
新型传感光纤光传输与折射率敏感特性研究
被引量：
3
3
作者
杨国华
陶奕霏
+2 位作者
许愿
丁超
解泉华
《压电与声光》
CAS
北大核心
2023年第6期823-827,共5页
为了提高光纤倏逝波传感器的灵敏度,该文提出了一种新型结构传感光纤。传感光纤由传统塑料光纤+新型阶跃光纤(折射率由纤芯向包层阶跃增大)+传统塑料光纤级联而成。新型阶跃光纤为倏逝波传感器的敏感区,光纤纤芯由聚甲基丙烯酸甲酯构成...
为了提高光纤倏逝波传感器的灵敏度,该文提出了一种新型结构传感光纤。传感光纤由传统塑料光纤+新型阶跃光纤(折射率由纤芯向包层阶跃增大)+传统塑料光纤级联而成。新型阶跃光纤为倏逝波传感器的敏感区,光纤纤芯由聚甲基丙烯酸甲酯构成,包层由聚砜与GeO_(2)混合物构成。利用几何光学分析了光纤光传输特性,实验测试了光纤光传输特性及其对外界折射率敏感特性。结果表明,当新型阶跃光纤包层中GeO_(2)掺杂质量分数为1.5%,涂覆层厚为200μm时,传感光纤具有较好的光谱传输质量及高的折射率响应灵敏度。
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关键词
传感光纤
倏逝波
光传输
折射率
灵敏度
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职称材料
题名
基于IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型的刀具磨损状态识别
1
作者
杨焕峥
崔业梅
薛洪惠
徐玲
机构
无锡
商业职业
技术
学院
江苏省无线传感系统应用工程
技术
研究开发中心
无锡商业职业技术学院物联网与人工智能学院
无锡
商业职业
技术
学院
教务处
南京大学近代声学教育部重点实验室
常州大学
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第7期158-163,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61873111)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(020414380195)
江苏高校“青蓝工程”项目(RS20QL01)。
文摘
刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention)以增强对关键信息的关注度;再次,提出了一种改进的鹈鹕优化算法(IPOA),用于优化模型多尺度卷积神经网络的参数。该算法结合自适应惯性权重因子、柯西变异和麻雀警戒机制策略,在CEC2005至CEC2022的众多函数性能测试中综合表现优于传统POA等5种算法;最后,在工业控制计算机(IPC)上运行了模型。结果表明,该模型在刀具磨损状态识别方面表现出较高的识别精度,可提高加工安全与生产效率。
关键词
刀具磨损
状态监测
改进的鹈鹕优化算法
多尺度卷积神经网络
双向长短时记忆网络
Keywords
tool wear
status monitoring
improved pelican optimization algorithm
multi-scale convolutional neural network
bidirectional long short term memory network
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
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职称材料
题名
基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的机床刀具磨损预测模型
2
作者
崔业梅
杨焕峥
薛洪惠
徐玲
机构
江苏省无线传感系统应用工程
技术
研究开发中心
无锡
商业职业
技术
学院
教务处
无锡商业职业技术学院物联网与人工智能学院
南京大学近代声学教育部重点实验室
常州大学微电子与控制工程
学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第8期72-78,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(61873111)
江苏高校“青蓝工程”项目(RS20QL01)。
文摘
为了提高机床刀具磨损预测的准确性,对优化算法进行改进,设计人工智能模型,并利用PHM2010刀具磨损数据集进行验证。构建一种基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的预测模型,采用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)学习数据的空间和时间特征,引入注意力机制(Attention)提高模型对关键信息的关注度。提出一种改进的白鲸优化算法(IBWO)优化模型参数和迭代次数,结合种群混沌映射初始化、准反向学习和萤火虫扰动策略,经CEC2005函数测试,该算法收敛速度和寻优精度明显优于传统BWO等对比算法。将该模型与CNN-BiLSTM-Attention模型、BWO-CNN-BiLSTM-Attention模型进行对比。结果表明:该模型在机床刀具磨损预测方面具有更高的准确性和可靠性。最后,在STM32H7单片机设备中部署了“剪枝”模型,并验证了“剪枝”模型在嵌入式设备中运行的可行性。
关键词
机床刀具
磨损预测
改进的白鲸优化算法(IBWO)
双向长短时记忆网络(BiLSTM)
卷积神经网络(CNN)
Keywords
machine cutting tool
wear prediction
improved beluga whale optimization(IBWO)
bidirectional long short-term memory network(BiLSTM)
convolutional neural network(CNN)
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
新型传感光纤光传输与折射率敏感特性研究
被引量：
3
3
作者
杨国华
陶奕霏
许愿
丁超
解泉华
机构
无锡商业职业技术学院物联网与人工智能学院
江苏省无线传感系统应用工程
技术
研究开发中心
重庆理工大学
智能
光纤感知
技术
重庆市高校工程研究中心
出处
《压电与声光》
CAS
北大核心
2023年第6期823-827,共5页
基金
中国高校产学研创新基金-未来网络创新研究与应用项目(2021FNB02004)
国家自然科学基金面上基金资助项目(52176178)
+3 种基金
重庆市教委科学技术研究重大基金资助项目(KJZD-M202201101)
重庆市高校创新研究群体资助项目(CXQT21035)
重庆市自然科学基金创新发展联合基金重点资助项目(CSTB2022NSCQ-LZX0059)
江苏省职业教育教师教学创新团队“物联网应用技术”基金资助项目(JS202156)。
文摘
为了提高光纤倏逝波传感器的灵敏度,该文提出了一种新型结构传感光纤。传感光纤由传统塑料光纤+新型阶跃光纤(折射率由纤芯向包层阶跃增大)+传统塑料光纤级联而成。新型阶跃光纤为倏逝波传感器的敏感区,光纤纤芯由聚甲基丙烯酸甲酯构成,包层由聚砜与GeO_(2)混合物构成。利用几何光学分析了光纤光传输特性,实验测试了光纤光传输特性及其对外界折射率敏感特性。结果表明,当新型阶跃光纤包层中GeO_(2)掺杂质量分数为1.5%,涂覆层厚为200μm时,传感光纤具有较好的光谱传输质量及高的折射率响应灵敏度。
关键词
传感光纤
倏逝波
光传输
折射率
灵敏度
Keywords
sensing fiber optic
evanescent wave
optical transmission
refractive index
sensitivity
分类号
TN29 [电子电信—物理电子学]
TH811 [机械工程—精密仪器及机械]
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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IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型的刀具磨损状态识别
杨焕峥
崔业梅
薛洪惠
徐玲
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的机床刀具磨损预测模型
崔业梅
杨焕峥
薛洪惠
徐玲
《机床与液压》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
新型传感光纤光传输与折射率敏感特性研究
杨国华
陶奕霏
许愿
丁超
解泉华
《压电与声光》
CAS
北大核心
2023
3
在线阅读
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职称材料
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