| 基于堆栈自编码网络的铣刀磨损特征提取方法 |
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| 引用本文： | 王明微,高静,李智昂,周竞涛,蔡闻峰,龚菊贤.基于堆栈自编码网络的铣刀磨损特征提取方法[J].上海航天,2022,39(5):79-87. |
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| 作者姓名： | 王明微 高静 李智昂 周竞涛 蔡闻峰 龚菊贤 |
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| 作者单位： | 西北工业大学 机电学院，陕西 西安 710072;上海航天设备制造总厂有限公司，上海 200245 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2019YFB1703800) |
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| 摘 要： | 针对传统切削数据人工提取的特征主观性和盲目性强、特征提取过程耗时且提取质量难以保证等问题，提出一种基于堆栈自编码网络(SAE)的切削信号数据特征提取方法，构建了由3个自动编码器(AE)组成的SAE网络。前一个AE无监督训练后得到隐藏层特征，作为下一个AE的输入，最后整体利用反向传播算法进行有监督微调，从而得到更优的特征表达。从基于SAE的数据重构性能分析和加工信号特征主成分分析2个层面，对切削信号特征提取的优劣进行评估。实例验证说明，相比于传统手工提取特征的方法，所提方法在压缩信号的特征提取方面表现出明显的优势，进一步说明了SAE特征提取的有效性。
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| 关 键 词： | 切削加工 特征提取 堆栈自编码网络(SAE) 磨损预测 |
| 收稿时间： | 2020/9/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/10/15 0:00:00 |
Milling Cutter Wear Feature Extraction Method Based on Stacked Auto-Encoder Network |
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| WANG Mingwei,GAO Jing,LI Zhiang,ZHOU Jingtao,CAI Wenfeng,GONG Juxian.Milling Cutter Wear Feature Extraction Method Based on Stacked Auto-Encoder Network[J].Aerospace Shanghai,2022,39(5):79-87. |
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| Authors: | WANG Mingwei GAO Jing LI Zhiang ZHOU Jingtao CAI Wenfeng GONG Juxian |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | feature extraction cutting stacked auto-encoder (SAE) network wear prediction |
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