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基于PCC-LSTM刀具磨损预测方法研究
被引量:
1
1
作者
李阳光
冯都忠
+1 位作者
季海晨
赵君怡
《机械设计与制造工程》
2023年第3期73-77,共5页
基于铣削加工过程中的电流、振动、声发射等信号,建立了基于皮尔逊相关系数(PCC)和长短期记忆人工神经网络(LSTM)的刀具磨损预测模型。模型充分利用PCC的降维优势以及LSTM的时间序列预测优势,实现刀具磨损预测精度与预测效率的协调统一...
基于铣削加工过程中的电流、振动、声发射等信号,建立了基于皮尔逊相关系数(PCC)和长短期记忆人工神经网络(LSTM)的刀具磨损预测模型。模型充分利用PCC的降维优势以及LSTM的时间序列预测优势,实现刀具磨损预测精度与预测效率的协调统一。实验结果表明,该模型可以实现刀具磨损状态的快速、精确预测,对铣削加工质量的提升具有重要意义。
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关键词
刀具磨损
磨损状态监测
磨损量预测
皮尔逊相关系数
长短期记忆人工神经网络
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职称材料
题名
基于PCC-LSTM刀具磨损预测方法研究
被引量:
1
1
作者
李阳光
冯都忠
季海晨
赵君怡
机构
河海大学机电学院
出处
《机械设计与制造工程》
2023年第3期73-77,共5页
文摘
基于铣削加工过程中的电流、振动、声发射等信号,建立了基于皮尔逊相关系数(PCC)和长短期记忆人工神经网络(LSTM)的刀具磨损预测模型。模型充分利用PCC的降维优势以及LSTM的时间序列预测优势,实现刀具磨损预测精度与预测效率的协调统一。实验结果表明,该模型可以实现刀具磨损状态的快速、精确预测,对铣削加工质量的提升具有重要意义。
关键词
刀具磨损
磨损状态监测
磨损量预测
皮尔逊相关系数
长短期记忆人工神经网络
Keywords
tool wear
wear condition monitoring
wear prediction
Pearson correlation coefficient
long and short term memory artificial neural network
分类号
TH117 [机械工程—机械设计及理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCC-LSTM刀具磨损预测方法研究
李阳光
冯都忠
季海晨
赵君怡
《机械设计与制造工程》
2023
1
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