[发明专利]基于深度学习的变参数铣削加工过程信号标记方法及系统

摘要

本发明公开了基于深度学习的变参数铣削加工过程信号标记方法及系统，属于数控加工中心加工过程监测技术领域。方法包括：采集铣削加工时的主轴振动信号，将该振动信号经短时傅里叶变换后得到的浅层特征输入至堆叠式双向长短时记忆网络模型，提取出深层特征，引入条件随机场与多层感知机，优化了损失函数，改善了过分类问题，建立针对时序信号截取和标记的模型评价指标，对该模型进行迭代训练，最终实现了铣削过程的时序信号的自动标记。本发明可实现对高频时序信号的自动标记，为机械设备状态监测、故障诊断以及维护等场景提供数据支撑，具有标记成本低、自动化程度高、泛化能力好等优点。