摘要
本发明提供一种基于AlexNet网络的机床能耗状态识别方法及系统,包括:获取数控铣床的能耗数据,能耗数据包括:机床工作的电压、电流以及有效功率信息;对能耗数据进行时域分析、频域分析以及小波分析,得到分析后的时频信号,并将分析后的时频信号绘制成预设格式的小波时频图;将预设格式的小波时频图输入到预训练好的AlexNet网络,以基于所述小波时频图识别机床的能耗状态;AlexNet网络通过设置不同的学习率采用随机梯度下降法训练得到;机床的能耗状态包括:机床待机、主轴空转、空切、切削加工以及其他模式五种能耗状态。本发明是一种基于AlexNet网络的数据驱动机床能耗状态识别方法,提高机床能耗状态识别效率。
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