基于堆栈自编码网络的铣刀磨损特征提取方法

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。