摘要
本发明涉及刀具磨损预测领域,具体是一种刀具磨损预测方法和系统,所述方法包括:获取刀具铣削相关的铣削数据,并对所述铣削数据进行预处理获得样本数据;利用KAN网络、三层长短期记忆网络、两层全连接层和随机失活层构建刀具磨损预测模型;设置与所述刀具磨损预测模型的权重相关的权重惩罚项,并将所述权重惩罚项加入所述刀具磨损预测模型的损失函数中获得权重优化刀具磨损预测模型;在所述权重优化刀具磨损预测模型中引入自注意力机制获得优化刀具磨损预测模型;利用所述样本数据对所述优化刀具磨损预测模型进行训练和评估并根据所述评估的结果,利用所述优化刀具磨损预测模型对刀具磨损进行预测。解决了现有技术中刀具磨损预测不准确的问题。
技术关键词
刀具磨损预测模型
刀具磨损预测方法
数据
长短期记忆网络
Softmax函数
加权特征
样本
注意力机制
节点数
矩阵
斯皮尔曼相关系数
小波阈值降噪
滑动窗口机制
输入设备
存储计算机程序
时序特征
预测系统