摘要
本发明公开一种基于通道‑时间增强和全局补偿网络的刀具磨损监测方法,步骤包括:1)对多源传感器数据集进行预处理;2)利用刀具磨损监测模型对经过预处理的多源传感器数据进行通道信息交互和时间信息增强处理;4)对经过通道信息交互和时间信息增强的特征数据进行全局时序特征挖掘;5)对全局时序特征进行局部细化,构成全局‑局部时序特征;6)对全局‑局部时序特征进行全局特征补偿,增强特征长期依赖性,得到增强全局‑局部时序特征;7)对补偿后的增强全局‑局部时序特征进行解码,建立特征与刀具磨损值间的映射,输出刀具磨损监测值。本发明具有简单的操作性和较高的监测精度,能够为刀具磨损监测方法选择提供指导。
技术关键词
刀具磨损监测方法
时序特征
全局平均池化
深度卷积神经网络
通道
数据
三轴振动传感器
三轴力传感器
交互特征
编码特征
采集工作台
声发射传感器
切削力
磨损特征
特征参量
注意力
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编码向量
时序特征
数据分析方法
云平台
数据分析系统
远程控制设备
电机台架
远程通信方法
MQTT服务器
通道
交叉注意力机制
多尺度特征提取
融合特征
深度图
图像
电容传感电路
敏感探头
多通道
电容位移传感器
信号