基于GAN的切削刀具磨损状态监测方法  

作　　者：郑玮 马良 

机构地区：[1]中航西安飞机工业集团股份有限公司,陕西西安710089

出　　处：《设备管理与维修》2023年第22期14-16,共3页Plant Maintenance Engineering

摘　　要：传统磨损状态监测方法的数据样本精度差、监测准确率低,研究基于GAN的切削刀具磨损状态监测方法。通过时域与频域分析提取刀具磨损特征信息,将采集的切削刀具状态值离散化并输入到神经网络中;连接卷积层中的不同神经元,遍历卷积核数据的特定步长,计算对应权值,识别非线性激活函数中的信号;生成对抗网络,建立优化GAN网络模型,引入样本数据在网络中训练,分类并判断数据实现切削刀具磨损状态监测。实验结果表明,本方法监测准确率高,能够实现切削刀具磨损状态的有效监测。

关 键 词：GAN 切削刀具 磨损状态监测 

分 类 号：TG71[金属学及工艺—刀具与模具]