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公开(公告)号：CN106271881A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610632997.1
申请日：2016-08-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23Q17/09
CPC classification number: B23Q17/0957
Abstract: 本发明公开了一种基于SAEs和K-means的刀具破损监测方法，其包括以下步骤：(1)采集电流信号样本集；(2)将规整处理后的所述电流信号输入到SAEs作为输入样本集，重构并提取原始电流信号的特征，将最后一个SAEs训练所得的编码矢量输出为特征向量；(3)将所述特征向量作为K-means聚类的输入层，对所有输入数据进行分类；(4)输出样本聚类结果，并根据聚类效果微调K-means参数以及SAEs参数；(5)输出聚类效果，根据聚类效果判断刀具是否破损。
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公开(公告)号：CN106886787A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710131445.7
申请日：2017-03-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于装备加工过程信号数据提取相关技术领域，其公开了一种基于二维卷积理论的工序信号数据提取及存储方法，其包括以下步骤：建立多个单工序加工信号的模板图像库及需要提取数据的多工序加工信号对应的全工序图像；将所述全工序图像与模板图像进行匹配，并采用相关系数来表示二者之间的匹配程度，同时按照相关系数大小来选择最佳模板图像；采用二维卷积理论对选取得到的最佳模板图像与所述全工序图像进行图像定位以得到定位像素点；根据定位像素点、所述全工序图像的像素点与对应的信号数据采样点之间的关系提取出所求的单工序加工信号对应的信号数据，并按时间顺序进行自动存储。
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公开(公告)号：CN106886787B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201710131445.7
申请日：2017-03-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于装备加工过程信号数据提取相关技术领域，其公开了一种基于二维卷积理论的工序信号数据提取及存储方法，其包括以下步骤：建立多个单工序加工信号的模板图像库及需要提取数据的多工序加工信号对应的全工序图像；将所述全工序图像与模板图像进行匹配，并采用相关系数来表示二者之间的匹配程度，同时按照相关系数大小来选择最佳模板图像；采用二维卷积理论对选取得到的最佳模板图像与所述全工序图像进行图像定位以得到定位像素点；根据定位像素点、所述全工序图像的像素点与对应的信号数据采样点之间的关系提取出所求的单工序加工信号对应的信号数据，并按时间顺序进行自动存储。
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