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- [发明专利]一种刀具状态多传感监测方法-CN201810319513.7有效
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周余庆;高晨;雷芝;孙兵涛;李峰平
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嘉兴南湖学院
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2018-04-11
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2023-07-18
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B23Q17/09
- 本发明提供一种刀具状态多传感监测方法,首先通过多种传感器测量多个物理场通道信号,计算每个传感通道的10个统计参数;进而针对每一个传感通道采用改进的极限学习机(ELM)进行分类训练;其次根据多核ELM分类训练结果,选出刀具状态识别率的Pareto最优通道集,构成刀具状态监测的有效传感配置;然后对待测刀具传感通道采集的信号进行滤波处理,计算出待测刀具的各Pareto最优通道的类别概率并进行加权求和;最后依据最大化原则,求和后的类别识别率最大对应的刀具状态为待测刀具当前的状态。实施本发明,能避免现有的多传感器监测与诊断刀具状态方法通过组合式特征提取与信号分析所带来的有效信息损失风险,提高了刀具状态的识别精度。
- 一种刀具状态传感监测方法
- [发明专利]一种基于深度迁移的刀具磨损状态检测方法-CN202310526187.8在审
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王宇钢;唐祎晖
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辽宁工业大学
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2023-05-10
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2023-06-30
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B23Q17/09
- 本发明公开了一种基于深度迁移的刀具磨损状态检测方法,包括:采集物理信号数据集,包括源域数据集和目标域数据集;将物理信号数据集转化为可输入残差神经网络模型的图像格式;对源域图像进行数据增强、批量归一化及正则化处理,及对目标域图像进行数据增强、批量归一化及类别平衡正则化处理;自适应特征提取源域特征和目标域特征;将源域特征输入模型中预训练,得预训练模型;将目标域特征输入预训练模型中微调训练,得到刀具磨损状态检测模型;将待测刀具物理信号输入模型中输出刀具磨损状态检测结果。本发明解决了现有刀具磨损状态因分布不均导致数据不平衡的问题,提高了分类模型精度,实现了自动提取特征,同时节省人工,提高了检测效率。
- 一种基于深度迁移刀具磨损状态检测方法
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