基于深度学习的数控机床状态监测技术研究

深度学习作为一种具有强大数据处理和模式识别能力的人工智能方法,在机床状态监测方面具有广阔的应用前景。本文旨在研究基于深度学习的数控机床状态监测技术。首先,建立了数控机床状态参数目标模型,分析了数控机床稳态过程功率模型和加工过程效率模型。然后,提出了基于BP神经网络的数控机床状态监测模型。最后,通过实验验证算法在数控机床状态监测方面具有优秀的性能和准确率。结果表明,深度学习算法能够更好地处理复杂的机床状态数据,并能够自动学习和识别不同状态之间的模式和特征。