论文部分内容阅读
刀具加工过程的磨损，是制造过程一直存在的问题，对刀具磨损的研究具有重要的实用价值。刀具的磨损与加工过程的各种因素都有一定的关联，运用传统的方法直接从信号中提取与刀具磨损相关的特征比较困难。本文使用一种基于稀疏自编码的深度学习方法，对原始数据进行降维并且提取全局特征向量，提出从全局特征向量中计算劣化参数K 来估计刀具磨损状态，以实验数据验证，发现此方法提取的劣化参数K 可以有效的反映刀具磨损状态。