文档名：基于注意力机制堆叠LSTM的多传感器信息融合刀具磨损预测
摘要：刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一.针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题,提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM(longshort-termmemory,长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法.对多传感器信号进行预处理,然后提取多域特征,利用核主成分分析法对其进行特征级信息融合,得到后续网络的输入.采用基于注意力机制的堆叠LSTM网络模型,使得网络能够自适应地学习数据的重要信息,在PHM2010的数据集上预测精度达到99.9%.通过与其他算法的对比试验和加入人工噪声的方法,验证了本文所提出的模型的高精度和鲁棒性.
Abstract：Toolwearisoneofthecriticalfactorsaffectingthequalityandefficiencyofcomputernumericalcontrol(CNC)machinetools.Toaddressthecurrentissuesofsignalsingularityandinsufficientpredictionaccuracyinmillingcutterwearpredictions,anovelmethodfortoolwearpredictionisproposed,whichinvolvesthefusionofmulti-sensorinformationbasedonastackedlongshort-termmemory(LSTM)networkwithattentionmechanism.Initiallymultiplesensorsignalsarepreprocessed,subsequentlymulti-domainfeaturesareextracted.ThesefeaturesarefusedatthefeaturelevelusingKernelPrincipalComponentAnalysis(KPCA),providingtheinputforthesubsequentnetwork.AstackedLSTMnetworkmodelwithattentionmechanismisusedtoenableadaptivelearningofcrucialinformation,achievingapredictiveaccuracyof99.9%onthePHM2010dataset.Comparativeexperimentsareconductedwithotheralgorithmsandincorporatingartificialnoisetoverifythehighaccuracyandrobustnessoftheproposedmodel.
作者：成佳闻 赛希亚拉图 张超勇 罗敏 Author：CHENGJiawen BAOSaixialt ZHANGChaoyong LUOMin
作者单位：华中科技大学机械科学与工程学院,湖北武汉430074华中科技大学机械科学与工程学院,湖北武汉430074;湖北汽车工业学院电气与信息工程学院,湖北十堰442002湖北汽车工业学院电气与信息工程学院,湖北十堰442002
刊名：工业工程 ISTIC
Journal：IndustrialEngineeringJournal
年，卷(期)：2024, 27(3)
分类号：F406.3TP391TH164
关键词：刀具磨损 核主成分分析(KPCA) 信息融合 注意力机制 鲁棒性
Keywords：toolwear kernelprincipalcomponentanalysis(KPCA) informationfusion attentionmechanism robustness
机标分类号：TP393TN918.91TP183
在线出版日期：2024年7月18日
基金项目：中德重点研发资助项目，工信部高质量发展专项资助项目基于注意力机制堆叠LSTM的多传感器信息融合刀具磨损预测[
期刊论文] 工业工程--2024, 27(3)成佳闻 赛希亚拉图 张超勇 罗敏刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一.针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题,提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM(longshort-termmemory,长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具...参考文献和引证文献
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