[发明专利]一种基于深度迁移学习的刀具状态监测方法有效
| 申请号： | 202110416755.X | 申请日： | 2021-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN113103068B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 刘阔;崔益铭;沈明瑞;秦波;宋磊;王永青 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | B23Q17/09 | 分类号： | B23Q17/09 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于加工状态监测领域，一种基于深度迁移学习的刀具状态监测方法。步骤如下：首先，通过两个三相加速度传感器和一个传声器采集加工过程中的振动信号与噪声信号；然后，对数据进行快速傅里叶变换，再采用Adasyn自适应合成采样算法解决数据集的不平衡问题；随后，构建深度置信网络，利用有标签的第一台机床数据训练刀具状态监测模型；最后，利用无标签的第二台机床数据实现模型的微调，首先共享源域模型与目标域模型的结构与权重，再引入多核最大均值差异衡量并缩小源域数据与目标域数据在隐藏层最顶层的距离。本发明所用的基于深度迁移学习的刀具状态监测方法迁移效果良好，省去了数据采集与标签划分的工作，降低了加工状态监测成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 刀具 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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