专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于深度学习的数控机床刀具磨损监测方法-CN201711117628.X有效
  • 罗博;李斌;王光铭;刘红奇;毛新勇 - 华中科技大学
  • 2017-11-13 - 2019-06-11 - B23Q17/09
  • 本发明属于数控机床刀具磨损监测技术领域,并具体公开了一种基于深度学习的数控机床刀具磨损监测方法,包括如下步骤:采集数控机床主轴电机的三相电流信号,从三相电流信号中截取与待监测刀具对应的电流信号,对电流信号进行分段将其分成M段电流信号,然后计算每段电流信号的均方根值;对每段电流信号进行规整处理,将规整处后的各段电流信号输入稀疏自动编码网络中进行训练,并将每次训练得到的最后一个编码矢量作为特征向量输出;计算特征向量间的K值,并根据K值获得K值拟合曲线,根据K值拟合曲线实现刀具磨损的监测。本发明可快速准确的识别出不同加工条件下的各种刀具的磨损状态,具有监测诊断精度高,监测实时性强,适用性强等优点。
  • 一种基于深度学习数控机床刀具磨损监测方法

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