[发明专利]一种基于多源异构数据特征降维的数控机床故障预测方法有效

专利信息
申请号: 202210572573.6 申请日: 2022-05-25
公开(公告)号: CN114660993B 公开(公告)日: 2022-08-19
发明(设计)人: 郭媛君;刘祥飞;魏国君;苏辉南;谭勇;李政;吴承科;饶建波 申请(专利权)人: 中科航迈数控软件(深圳)有限公司
主分类号: G05B19/406 分类号: G05B19/406
代理公司: 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 代理人: 陈专
地址: 518000 广东省深圳市南山区桃源街*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于多源异构数据特征降维的数控机床故障预测方法,本发明提供的方法,获取目标数控机床的多个零部件的运行数据,并且对运行数据进行降维处理,再输入至神经网络模型中进行故障预测,结合了数控机床的多个零部件的多维数据进行故障预测,对多维数据进行降维,能够降低神经网络模型的运算时间,并且在神经网络模型中设置注意力机制模块,对降维后的数据执行注意力机制,可以提高重要维度信息在故障检测中的作用,提升故障检测的准确性。
搜索关键词: 一种 基于 多源异构 数据 特征 数控机床 故障 预测 方法
【主权项】:
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