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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开了一种基于混合算法的刀具磨损状态监测方法及系统，在构建切削数据集基础上，为同时关注切削力信号的局部与全局特征并降低网络复杂度，将高效处理局部特征的卷积神经网络与可并行计算的Transformer模型相结合构建CNN‑Transformer模型用于监测切削过程中的刀具磨损状态；该方法可基于切削过程物理信号的对刀具磨损状态进行监测，监测结果更准确。
主权项：1.一种基于混合算法的刀具磨损状态监测方法，其特征在于包括如下步骤：获取刀具后刀面磨损量真实值，同时采集与各磨损量真实值对应的切削力信号，构建切削数据集；将切削力信号输入到CNN-Transformer模型中，所述CNN-Transformer模型包括用于提取特征的三层1D-CNN结构以及用于预测磨损的Transformer模块；三层1D-CNN结构根据输入的切削力信号提取刀具磨损敏感特征，作为局部特征；Transformer模块分析提取的局部特征之间的全局依赖关系，并根据全局依赖关系得到刀具磨损预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于混合算法的刀具磨损状态监测方法及系统
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