【摘 要】
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在机械加工切削进程当中,刀具是整个进程当中中极其重要的一部分,由于切削刀具的磨损程度会直接影响生产加工的效率以及切削加工成品的表面质量、加工精度等,当切削刀具磨损程度已经相对严重时还没能及时更换,会引起切削刀具的破损,增加生产成本的同时甚至还会导致切削加工成品的报废、加工机床的损坏等。因此,本文主要针对刀具磨损状态监测研究,提出了一种基于双通道输入长短时记忆网络+卷积神经网络（CNN-LSTM）用
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在机械加工切削进程当中,刀具是整个进程当中中极其重要的一部分,由于切削刀具的磨损程度会直接影响生产加工的效率以及切削加工成品的表面质量、加工精度等,当切削刀具磨损程度已经相对严重时还没能及时更换,会引起切削刀具的破损,增加生产成本的同时甚至还会导致切削加工成品的报废、加工机床的损坏等。因此,本文主要针对刀具磨损状态监测研究,提出了一种基于双通道输入长短时记忆网络+卷积神经网络（CNN-LSTM）用于高速铣削刀具磨损状态监测以及一种基于新的深度神经网络,即多尺度循环卷积神经网络（MSRCNN）用于高速铣削刀具剩余寿命预测。本文研究内容如下:（1）研究了铣削刀具磨损形式、磨损机理;分析了公开数据集中多种传感器信号的变化趋势、多种传感器信号与刀具磨损值的关系;设计了高速铣削现场试验,通过现场试验的激光测振仪采集了大量的振动信号数据对刀具磨损状态监测;铣刀磨损信号数据预处理进程中,从原始信号提取相关的时频域特征;然后使用基于距离的特征筛选标准筛选,最终选取了干扰少且对刀具磨损敏感的特征用于后续模型。（2）针对刀具磨损监测实验,采用一维卷积CNN神经网络、BP神经网络及随机森林三种模型建立刀具磨损状态分类模型,并提出了一种双通道输入CNN-LSTM刀具磨损状态监测模型,通过不同模型的实验预测结果进行对比,证明了双通道输入CNNLSTM刀具磨损状态监测模型准确率优于其他3种模型,为刀具磨损状态监测奠定了基础。（3）针对刀具磨损监测实验,本章分别使用CNN、RNN措施建立刀具剩余寿命预测模型,并提出一种基于新的深度神经网络,即多尺度循环卷积神经网络（MSRCNN）用于高速铣削刀具剩余寿命预测,说明了多尺度循环卷积神经网络（MSRCNN）模型结构、参数的设置、训练调优,最后实验结果表明,与现有的基于CNN的预测措施和RNN的预测措施模型相比,所提出的MSRCNN在准确率和收敛性方面具有明显的优势,该方法突破了卷积神经网络预测模型在该领域存在的局限性,为刀具剩余使用寿命评估提供了理论依据。
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