[发明专利]基于MDDGAN的刀具磨损状态监测数据集增强方法在审
| 申请号： | 202310174221.X | 申请日： | 2023-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN116304690A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 刘阔;牛蒙蒙;王永青;赵地;姜业明;秦波 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;B23Q17/09;G06F18/15;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/048;G06N3/094 |
| 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： | 一种基于MDDGAN的刀具磨损状态监测数据集增强方法。采集刀具切削过程中主轴的振动信号，将振动信号转换成频谱数据输入到MDDGAN中；MDDGAN的两个鉴别器分别被训练以最大化传统的对抗性损失和鉴别器差异损失，MDDGAN的生成器被训练以最小化传统的对抗性损失和鉴别器差异损失，三者之间进行动态对抗训练，直到训练完成，保存生成器的模型参数；利用训练好的生成器生成刀具磨损样本，并判断生成的刀具磨损样本分布和真实的刀具磨损样本分布是否相似。该方法的最大优点使用基于决策边界的动态对抗训练策略来辅助优化GAN的网络参数，有效增强刀具磨损训练数据集，提高深度学习网络模型预测刀具磨损状态的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mddgan 刀具 磨损 状态 监测 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
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