基于样本扩充与IDANN的刀具状态识别方法
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重庆交通大学

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国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目) 重庆市科技创新领军人才支持计划项目 重庆市高校创新研究群体


Tool status recognition method based on sample expansion and IDANN
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chongqingjiaotonguniversity

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    摘要:

    针对机床刀具磨损数据稀少与刀具磨损状态识别精度低的问题,提出了一种基于样本扩充与改进领域自适应网络(Sample Expansion and Improved Domain Adversarial Training of Neural Networks,SE-IDANN)的刀具状态识别方法。首先对机床刀具数据进行两次特征提取,并通过Smote算法进行样本扩充,解决机床刀具磨损数据量稀少的问题;其次在DANN模型特征提取器中加入残差块,进一步提取有效特征信息,解决刀具磨损特征微弱的难题;最后将Wasserstein距离作为目标域与源域的数据分布相似度标准引入DANN模型,实现对刀具磨损量的精确识别。通过对机床刀具数据的分析与仿真试验验证,证明该方法能够较好的识别刀具磨损量。

    Abstract:

    Aiming at the problems of scarce machine tool wear data and low tool wear status recognition accuracy, a tool status recognition method based on Sample Expansion and Improved Domain Adversarial Training of Neural Networks (SE-IDANN) is proposed.First, perform two feature extractions on the machine tool data, and expand the sample through the Smooth algorithm to solve the problem of scarce machine tool wear data;Secondly, add residual blocks to the DANN model feature extractor to further extract effective feature information to solve the problem of weak tool wear characteristics;Finally, the Wasserstein distance is used as the data distribution similarity standard between the target domain and the source domain to introduce the DANN model to realize the accurate identification of tool wear. Through the analysis and test verification of machine tool data, it is proved that this method can better identify tool wear.

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  • 收稿日期:2021-03-02
  • 最后修改日期:2021-04-29
  • 录用日期:2021-04-30
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