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摘要：本发明提供了一种铣刀磨损量智能监测方法，属于机床加工过程故障诊断技术领域，包括以下步骤：采集铣刀加工过程中产生的力与振动信号；提取信号特征并降维；将特征归一化后输入遗传算法（GA）寻出长短期记忆网络（LSTM）最优参数，并将参数输入LSTM实现改进模型GA‑LSTM；再次将特征输入GA‑LSTM模型实现训练与测试；输出对应于时间序列信号的铣刀磨损预测值。本发明提供的方法能够高效、高精度地预测铣刀磨损量，对提高加工效率与工件质量具有重要意义。
主权项：1.一种铣刀磨损量智能监测方法，其特征在于：S1、利用测力传感器、加速度传感器及附属装置采集铣刀加工过程中的力与振动信号G0；S2、采用时域、频域及时频域方法从G0中提取时间序列特征G1，去除G1中包含的冗余信息，得到优化与降维后的特征G2，且将G2划分为训练序列样本G3和测试序列样本G4；S3、构建网络模型，将G3归一化后输入模型进行训练；S4、将G4输入训练好的模型可得到最终的预测结果。
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百度查询： 西南科技大学 一种铣刀磨损量智能监测方法
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