[发明专利]一种基于SDAE-DBN算法的零件表面粗糙度在线预测方法有效
| 申请号： | 201911346390.7 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111177911B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 刘阔;沈明瑞;秦波;黄任杰;牛蒙蒙;王永青 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F111/10 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪;侯明远 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于SDAE‑DBN算法的零件表面粗糙度在线预测方法，首先将三向加速度传感器通过磁座吸附在机床主轴后轴承处，在被加工零件左前方放置传声器，采集机床切削过程的振动和噪声信号；消除动态信号的趋势项，再对信号进行平滑处理；其次对加工过程的数据进行截取和归一化；接着构建堆叠去噪自编码器，采用贪婪逐层算法对网络进行训练，将提取的特征作为深度置信网络的输入训练网络结构；最后将加工过程中的实时振动和噪声信号经数据处理后输入到深度网络中，网络输出当前表面粗糙度的优劣情况，从而实现表面粗糙度的实时预测。本方法可减少人工和专家经验的参与，降低带标签数据的获取难度，并且能够提高表面粗糙度预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 sdae dbn 算法 零件 表面 粗糙 在线 预测 方法 | ||
【主权项】：
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