[发明专利]一种刀具磨损状态实时监测方法

摘要

本发明公开了一种刀具磨损状态实时监测方法，包括如下步骤：利用加速度传感器实时采集原始振动信号，并经连续采样裁剪为2000个采样点组成（2000,3）的时序信号；将尺寸为（2000，3）的时序信号作为输入数据输入一维卷积神经网络（CNN）进行邻域滤波，利用滑动窗口进行计算，最终得到单个时间步时序信号的高维特征；采用改进的双向长短时记忆网络（BiLSTM）处理连续时间步时序信号产生的高维特征；引入Attention机制计算连续时间步时序信号特征的重要性分布，生成含有注意力概率分布的时序信号特征模型；进行网络模型的训练，得到磨损分类结果。本发明具有提高网络模型实时监测的识别精度和泛化性能的特点。