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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于刀具状态监测相关技术领域，其公开了一种基于改进PCANet模型的铣刀磨损预测方法，包括以下步骤：1将训练集输入到改进PCANet模型，以对进行训练；改进PCANet模型分为APCANet‑MP模型和SVR模型，APCANet‑MP模型又分为三个阶段，第一阶段和第二阶段的数据处理方式完全一致，都包括预处理层、PCA卷积层和激活层；后处理阶段包括最大池化层和输出层；SVR模型采用linear核函数；2应用评价指标对训练后的改进PCANet模型进行评估，根据评估结果对改进PCANet模型的结构参数进行优化；3将待预测铣刀的信号数据输入优化后的改进PCANet模型，以进行铣刀磨损预测。本发明缩减了参数规模，提高了分析效率与预测精度。
主权项：1.一种基于改进PCANet模型的铣刀磨损预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：1将铣削加工过程中的信号数据组成的训练集输入到改进PCANet模型，以对PCANet模型进行训练；其中，改进PCANet模型分为APCANet-MP模型和SVR模型两个部分，APCANet-MP模型又分为三个阶段，第一阶段和第二阶段的数据处理方式完全一致，都包括预处理层、PCA卷积层和激活层；后处理阶段包括最大池化层和输出层；SVR模型采用linear核函数；2应用评价指标对训练后的改进PCANet模型进行评估，根据评估结果对改进PCANet模型的结构参数进行优化；3将待预测磨损的铣刀的信号数据输入优化后的改进PCANet模型，以进行铣刀磨损预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于改进PCANet模型的铣刀磨损预测方法
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