基于多源信息融合的刀具剩余寿命预测

基于多源信息融合的刀具剩余寿命预测
申玉杰;孙显彬;刘伦明;曾实现;井陆阳;姜云春
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2022()9
【摘要】刀具剩余寿命预测对保证刀具加工质量有着重要意义,针对单一传感器信息预测精度低、抗干扰能力弱等问题,提出一种基于多源信息融合的刀具剩余寿命预测方法。

首先,提取多传感器信号的时域、频域及时频域信息,构建刀具的多源信息矩阵;其次,计算特征序列与刀具寿命的斯皮尔曼系数,取系数大于阈值的信息为刀具的多源信息;最后,利用卷积门控循环神经网络(CNN-GRU)进行多源信息融合,实现刀具剩余寿命预测。

在PHM2010刀具数据集实验验证,与LSTM、GRU相比,其预测精度分别提升了21%、22%,该结果证明了该方法具有更好的预测精度。

【总页数】5页(P143-146)
【作者】申玉杰;孙显彬;刘伦明;曾实现;井陆阳;姜云春
【作者单位】青岛理工大学机械与汽车工程学院;青岛海尔工业智能研究院有限公司;青岛黄海学院智能制造学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH162;TG71
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