一種基于雙向門控時空融合與自適應小波分解的刀具磨損分類方法
本發明提出一種基于雙向門控時空融合與自適應小波分解的刀具磨損分類方法,包括:采集原始數據,劃分訓練集和測試集,并進行預處理;構建動態自適應小波網絡,按奇偶索引對原始信號進行分解,得到近似系數和細節系數;進行插值上采樣處理,保留原始尺寸,再對近似系數實例歸一化,將其作為振動信號的頻域特征;構建雙向門控時空特征融合器,通過多頭門控機制動態更新水平和垂直隱藏狀態,捕捉輸入的長期磨損趨勢和局部瞬態特征;將兩個模塊的輸出進行拼接,得到綜合特征,進而得到刀具磨損的分類結果;通過訓練集和測試集驗證模型性能,得到最終的刀具磨損分類模型。本發明能更有效地識別磨損狀態,為刀具維護提供有力支持。
南京工業大學
2021-01-12