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申请/专利权人：北京信息科技大学
摘要：基于改进蜣螂算法的智能刀具磨损状态监测方法和系统。本发明涉及刀具磨损检测技术领域，具体为基于巷道断面传感器数据的平均风量预测方法和系统，该方法包括如下步骤：收集公开实验数据，对公开实验数据进行处理并获得目标数据；引入DBO初始模型，并利用第一优化算法、第二优化算法、第三优化算法以及所述目标数据对所述DBO初始模型进行优化，以得到OTDBO模型；构建CNN‑BiLSTM初始模型，并依据CNN‑BiLSTM初始模型设置五个关键超参数；利用所述OTDBO模型获得五个关键超参数的最优参数结果，根据所述最优参数结果建立TDBO‑CNN‑BiLSTM刀具磨损预测模型；利用所述OTDBO‑CNN‑BiLSTM刀具磨损预测模型对刀具磨损状态进行监测。本发明的OTDBO‑CNN‑BiLSTM模型结合了卷积神经网络的特征提取优势和双向长短期记忆网络的时序数据处理能力，提升数控机床加工刀具磨损的预测精度。
主权项：1.基于改进蜣螂算法的智能刀具磨损状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤：收集公开实验数据，对所述公开实验数据进行处理并获得目标数据；引入DBO初始模型，并利用第一优化算法、第二优化算法、第三优化算法以及所述目标数据对所述DBO初始模型进行优化，以得到OTDBO模型；构建CNN-BiLSTM初始模型，并依据所述CNN-BiLSTM初始模型设置五个关键超参数；利用所述OTDBO模型获得五个关键超参数的最优参数结果，根据所述最优参数结果建立OTDBO-CNN-BiLSTM刀具磨损预测模型；利用所述OTDBO-CNN-BiLSTM刀具磨损预测模型对刀具磨损状态进行监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 基于改进蜣螂算法的智能刀具磨损状态监测方法和系统
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