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摘要：本发明涉及数控机床故障检测技术领域，公开了一种数控机床加工状态智能判别方法，包括以下步骤：步骤S101，在预设时间段T内，通过振动传感器采集数控机床的M个数据采集点的振动数据和运行数据；步骤S102，对M个数据采集点的振动数据进行预处理获得M个数据采集点的特征序列；步骤S103，根据M个数据采集点的特征序列构建图网络数据；步骤S104，构建并训练故障检测模型；步骤S105，将图网络数据输入到训练完成的故障检测模型，输出的值表示数控机床的故障类型；本发明通过故障检测模型对每个数据采集点的振动数据进行特征提取，并利用图网络对每个数据采集点的振动数据进行信息聚合，从而提高数控机床的故障检测的精度。
主权项：1.一种数控机床加工状态智能判别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101，在预设时间段T内，通过振动传感器采集数控机床的M个数据采集点的振动数据和运行数据；振动数据包括N个时间点，每个时间点对应一个加速度值；运行数据包括N个时间点，每个时间点对应一个温度值；步骤S102，对M个数据采集点的振动数据进行预处理获得M个数据采集点的特征序列；特征序列包括N个序列单元，第n个序列单元表示第n个时间点的特征向量，特征向量根据振动数据和运行数据生成，其中1≤n≤N；步骤S103，根据M个数据采集点的特征序列构建图网络数据；图网络数据包括：节点、节点的初始特征和节点之间的边；节点与数据采集点建立数据联系；节点的初始特征通过与节点建立数据联系的数据采集点的特征序列表示；任意两个节点的初始特征之间的相似度值大于等于预设阈值，则两个节点之间构建边；步骤S104，构建并训练故障检测模型；步骤S105，将图网络数据输入到训练完成的故障检测模型，输出的值表示数控机床的故障类型；故障类型包括：轴承损坏、刀具磨损和导轨故障。
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百度查询： 临沂市工业学校 一种数控机床加工状态智能判别方法
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