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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明公开了基于贝叶斯深度学习的TCNCSA‑BiGRU的刀具磨损预测方法，涉及刀具磨损量预测技术领域，所述方法包括：获取刀具磨损数据集，对所述刀具磨损数据集中的切削力信号进行预处理获得磨损数据，基于所述磨损数据获得若干磨损特征；获取预设指标，所述预设指标包括单调性指标、鲁棒性指标和趋势性指标，基于所述预设指标和所有所述磨损特征获得第一特征；基于所述第一特征对TCNCSA‑BiGRU模型进行训练和测试获得最优模型，基于所述最优模型对刀具的磨损值进行预测获得预测结果和所述预测结果的置信区间，可以解决目前刀具磨损预测模型存在处理序列数据能力低，导致刀具磨损量的预测精度不高，以及无法量化其预测的不确定性的问题。
主权项：1.基于贝叶斯深度学习的TCNCSA-BiGRU的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取刀具磨损数据集，对所述刀具磨损数据集中的切削力信号进行预处理获得磨损数据，基于所述磨损数据获得若干磨损特征，所述磨损特征包括时域特征和频域特征；S2、获取预设指标，所述预设指标包括单调性指标、鲁棒性指标和趋势性指标，基于所述预设指标和所有所述磨损特征获得第一特征；S3、基于所述第一特征对TCNCSA-BiGRU模型进行训练和测试获得最优模型，基于所述最优模型对刀具的磨损值进行预测获得预测结果和所述预测结果的置信区间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 基于贝叶斯深度学习的TCNCSA-BiGRU的刀具磨损预测方法
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