基于人工智能的模具结构健康监测方法及系统

本申请提供一种基于人工智能的模具结构健康监测方法及系统，首先利用第一人工智能网络对目标模具结构图像进行向量表示，有效提取了模具的关键结构特征；随后，通过第二人工智能网络进行图像语义域变换，构建了反映模具结构深层次语义关系的空间模型，显著增强了信息的表征能力；最后，第三人工智能网络基于该语义关系空间进行健康状态估计，输出了详尽且准确的健康状态知识数据。此外，通过引入参考训练代价机制，对三个网络进行联合优化，其中，第一训练代价聚焦于提升模具结构语义表示的准确性和一致性，第二训练代价则直接关联于健康状态估计的准确性，两者共同作用，使得网络参数调整更加科学、合理。