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摘要：本发明公开了一种双向铣削力预测方法及系统，其中系统包括，数据获取模块，用于获取电流和铣削力数据集；预处理模块；特征提取模块；特征筛选模块，依据电流特征的稳定性、电流特征对转速的敏感性、电流特征与铣削力的相关性，筛选出符合预设条件的电流特征构成目标特征矩阵；初始模块，用于构建基于CNN‑ResNet深度学习算法的神经网络模型；训练模块，获得最终的用于预测双向铣削力的预测模型；输入模块，用于将待监测铣削力的刀具的电流的目标特征矩阵输入预测模型；输出模块，用于输出预测模型预测得到的双向铣削力。本发明能够预测沿着进给方向和垂直于进给方向的双向铣削力Fx和Fy，且预测监测的准确性高；能够适用于复杂的切削情况和材料变化。
主权项：1.一种双向铣削力预测方法，其特征在于：包括以下步骤：实验获取同一个工件在两种或两种以上不同转速下铣削作业时刀具的电流和铣削力数据集；其中电流和铣削力数据集包括等效直流电Irms、双向铣削力Fx和Fy，其中Fx和Fy由指向瞬时切削方向的切削力Ft分解得到，且Fx和Fy的方向分别沿着铣削进给方向和垂直于铣削进给方向；提取电流和铣削力数据集中电流信号的时域、频域和时频域特征，依据电流特征的稳定性、电流特征对转速的敏感性、电流特征与铣削力的相关性，筛选出符合预设条件的电流特征构成目标特征矩阵；构建基于CNN-ResNet深度学习算法的神经网络模型；将目标特征矩阵包含的数据划分为训练集和验证集，用训练集对神经网络模型进行训练得到初步模型；导入验证集，使用初步模型，计算损失值，然后进行反向传播和参数更新，直至损失函数值最小并趋于稳定，迭代停止，得到最终的用于预测双向铣削力的预测模型；获取待监测铣削力的刀具的电流的目标特征矩阵并输入预测模型，预测得到双向铣削力。
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百度查询： 江苏科技大学 一种双向铣削力预测方法及系统
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