[发明专利]一种基于LSTM和CNN的刀具磨损状态预测方法及装置在审
| 申请号： | 202010582632.9 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111687689A | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 何彦;李育锋;凌俊杰;刘雪晖;鄢萍;吴鹏程;王兴全 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | B23Q17/09 | 分类号： | B23Q17/09 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 黄河 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于LSTM和CNN的刀具磨损状态预测方法及装置。所述方法包括：采集机床加工过程中的原始数据，所述原始数据包括机床振动数据、刀具切削力数据和高频应力波数据；将原始数据输入到LSTM网络中，提取原始数据的时间序列特征；然后将已提取时间序列特征的原始数据输入到CNN网络中，提取原始数据中包含时间序列特征的多维度特征；基于包含时间序列特征的多维度特征，以及设置的映射关系计算得到刀具磨损预测值；本发明还进一步公开了基于LSTM和CNN的刀具磨损状态预测装置。本发明中基于LSTM和CNN的刀具磨损状态预测方法和装置，能够兼顾数据多维度特征和时间序列特征的提取效果，从而能够提升刀具磨损状态的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm cnn 刀具 磨损 状态 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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