公开(公告)号：CN113305645B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202110690654.1

申请日：2021-06-22

Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院

Inventor： 黄庆卿 ,  韩延 ,  康真 ,  张焱 ,  王平

IPC: B23Q17/09

Abstract: 本发明属于数控机床刀具寿命预测领域，特别涉及一种基于混合神经模型的数控机床刀具剩余寿命预测方法，包括构建混合神经网络模型，针对刀具数据采样频率，构建PLC工况信号数据与振动和电流信号的同一时间段的样本生成一个样本数据；利用卷积神经网络和长短期记忆网络联合的子模型对样本数据进行学习得到第一表征刀具寿命的特征向量；利用NFM神经网络将采样点的工况信号hash成一独特的索引值后生成一特定维度的可学习的向量表学习获得第二表征刀具寿命的特征向量；将刀具当前工作时长和获取的特征向量输入到多层感知机中进行融合，预测刀具寿命；本发明能够根据刀具中的稀疏特征对道具寿命进行有效、精确的预测。

公开(公告)号：CN113305645A

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN202110690654.1

申请日：2021-06-22

Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院

Inventor： 黄庆卿 ,  韩延 ,  康真 ,  张焱 ,  王平

IPC: B23Q17/09

Abstract: 本发明属于数控机床刀具寿命预测领域，特别涉及一种基于混合神经模型的数控机床刀具剩余寿命预测方法，包括构建混合神经网络模型，针对刀具数据采样频率，构建PLC工况信号数据与振动和电流信号的同一时间段的样本生成一个样本数据；利用卷积神经网络和长短期记忆网络联合的子模型对样本数据进行学习得到第一表征刀具寿命的特征向量；利用NFM神经网络将采样点的工况信号hash成一独特的索引值后生成一特定维度的可学习的向量表学习获得第二表征刀具寿命的特征向量；将刀具当前工作时长和获取的特征向量输入到多层感知机中进行融合，预测刀具寿命；本发明能够根据刀具中的稀疏特征对道具寿命进行有效、精确的预测。