基于GAN的切削刀具磨损状态监测方法

作者：郑玮; 马良

来源：设备管理与维修, 2023, (22): 14-16.

DOI：10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2023.11D.07

• GAN
• 切削刀具
• 磨损状态监测

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。