一种过程中刀具磨损状态预测方法

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摘要

本发明涉及机械加工领域，具体涉及基于刀具磨损数据的多步刀具磨损值预测方法。通过基础刀具磨损试验，获得刀具磨损曲线和刀具磨损数据，对获得的刀具磨损数据通过移动滑窗操作划分成训练集T1和测试集T2，搭建密集残差神经网络，对其进行训练，实现刀具磨损趋势的准确预测。本发明能够判断在未来一段时间内的刀具磨损值是否发生较大的变化，以保证所加工零件的尺寸精度满足使用要求，根据预测得到的将来过程中的刀具磨损状态做出刀具是否更换的决策，在保证加工质量的前提下，提高生产效率和降低成本，对于当前数据驱动的智能制造具有重要意义。

基本信息

专利标题：

一种过程中刀具磨损状态预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113408195A

申请号：

CN202110652289.5

公开（公告）日：

2021-09-17

申请日：

2021-06-11

授权号：

CN113408195B

授权日：

2022-06-03

发明人：

焦黎程明辉颜培姜洪森刘志兵王西彬

申请人：

北京理工大学

申请人地址：

北京市海淀区中关村南大街5号

代理机构：

石家庄德皓专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

杨瑞龙

优先权：

CN202110652289.5

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06F119/04

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-06-03 ：

授权

2021-10-08 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210611

2021-09-17 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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