[发明专利]刀具磨损量的监测方法、系统、设备及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201811643774.0 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109753923A | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 张斌;刘建军;任栋;程平;乔卉卉;王鹏;王太勇 | 申请（专利权）人： | 晋西车轴股份有限公司;天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/00 |
| 代理公司： | 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙) 11473 | 代理人： | 闫冬 |
| 地址： | 030027 山西*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种刀具磨损量的监测方法，包括：采集监测刀具的输入数据；对所述输入数据进行预处理得到输入样本，并获取所述输入样本对应的真实刀具磨损值，生成训练样本和测试样本；构建TDCNN‑LSTM网络模型；根据所述训练样本和所述测试样本，训练并调整所述TDCNN‑LSTM网络模型的所述网络参数，以得到改进TDCNN‑LSTM网络模型；以及获取待测数据，将所述待测数据经预处理后输入改进TDCNN‑LSTM网络模型，以得到相应的目标刀具磨损值。采用TDCNN和LSTM网络的结合，可以充分提取不同尺度的信息，提高了刀具磨损量预测的精度及其提高了工作效率，此外，本发明还提供了一种刀具磨损量的监测系统、设备及计算机可读存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 刀具磨损量 网络模型 计算机可读存储介质 预处理 测试样本 输入样本 训练样本 监测 刀具磨损 工作效率 监测系统 目标刀具 网络参数 构建 刀具 磨损 改进 尺度 采集 预测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种刀具磨损量的监测方法，其特征在于，包括：采集监测刀具的输入数据；对所述输入数据进行预处理得到输入样本，并获取所述输入样本对应的真实刀具磨损值，生成训练样本和测试样本；构建TDCNN‑LSTM网络模型，其包括：构建TDCNN网络并设置其网络参数，所述TDCNN网络用于提取所述输入样本的局部空间特征；以及，构建LSTM网络并设置其网络参数，所述LSTM网络用于提取所述输入样本的时序变化特征；根据所述训练样本和所述测试样本，训练并调整所述TDCNN‑LSTM网络模型的所述网络参数，以得到改进TDCNN‑LSTM网络模型；以及获取待测数据，将所述待测数据经预处理后输入改进TDCNN‑LSTM网络模型，以得到相应的目标刀具磨损值。
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