[发明专利]基于度量学习的车削加工刀具磨损状态监测方法有效
| 申请号： | 202010014758.6 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111242202B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 郭保苏;章钦;韩天杰;蒋展鹏 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 赵淑梅;李洪福 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 基于度量学习的车削加工刀具磨损状态监测方法，首先将采集刀具磨损图像进行预处理，再按比例随机分成训练集和测试集，且其训练集和测试集中都划分有支持集和测试样例集；建立非参数化神经网络模型结构，包括特征提取网络、距离度量函数、attention机制；初始化特征提取网络模型权重、偏差和学习率参数，构建激活函数；采用余弦距离函数作为距离度量函数；Attention机制使用softmax层结构；运用前向传播计算当前交叉熵损失，再通过后向传播计算其梯度；通过运行梯度下降法对权重和偏差进行优化，最后使用网络模型的学习参数对测试集进行预测和分类辨别，输出预测准确率。本发明具有算法实现简单、误差修正、刀具磨损状态分类准确率高、运行时间短和实时性强等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 度量 学习 车削 加工 刀具 磨损 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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