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公开(公告)号：CN116619136A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310777880.2
申请日：2023-06-28
Applicant: 北部湾大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明公开了一种多工况多源数据的刀具磨损预测方法，其包括以下步骤：S1：采集不同工况下加工过程的传感器信号，并对多传感器信号进行预处理；S2：提取预处理后的多传感器信号的时域和频域统计特征，以及小波包变换得到的小波系数作为时频域特征，得到多传感器信号的特征向量Xs；S3：将特征向量Xs分别打上标签，得到刀具磨损预测的数据集；S4：采集加工过程中的传感器信号，将传感器信号输入训练好的刀具磨损状态预测模型中，输出刀具磨损的预测值。本发明全面提取传感器信号的时域、频域和时频域特征，减少特征提取时的信息丢失问题，同时提高了模型的计算效率。基于深度森林的刀具磨损状态预测模型不仅调参少、精度高，适用于不同工况条件。
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