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特征工程和深度前馈网络结合的刀具磨损预测

Tool Wear Prognostic Based on Feature Engineering and Deep Feedforward Network

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针对传统刀具磨损预测中存在的自适应性不强和预测精确度低的问题,提出了特征工程和Dropout深度前馈网络相结合的刀具磨损预测方法.首先从刀具状态监测框架下的多传感器信号中提取全面的特征,与刀具的元信息进行信息融合,然后通过假设检验和Benjamini-Yakutieli过程选择与目标磨损相关性强的特征,最后构建Dropout深度前馈网络学习选择的特征与目标磨损之间的映射关系.实验结果表明,提出的这种预测方法的训练过程稳定性高,而且能更精确地预测刀具的磨损.

张超标、孙延明

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华南理工大学工商管理学院,广东 广州 510641

广州大学工商管理学院,广东 广州 510006

刀具磨损 刀具状态检测 特征工程 特征提取 特征选择 Dropout深度前馈网络

基于复杂系统视角的服务型制造信息系统鲁棒运作机理与度量研究

71571072

2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(6)
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