一种基于铣削力时序图深度学习的变工况铣刀磨损状态预测方法

(19)中华人民共和国国家知识产权局

	(12)发明专利说明书
		(10)申请公布号 CN 113414638 A (43)申请公布日 2021.09.21

(21)申请号 CN202110623144.2

(22)申请日 2021.06.04

(71)申请人西北工业大学

地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号

(72)发明人周竞涛张锦超王明微蒋腾远

(74)专利代理机构 61204 西北工业大学专利中心

代理人华金

(51)Int.CI

B23Q17/09(20060101)

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

一种基于铣削力时序图深度学习的变工况铣刀磨损状态预测方法

(57)摘要

本发明涉及一种基于铣削力时序图深度学习的变工况铣刀磨损状态预测方法，该方法将铣削力转换为二维图像，保留了数据的本质特征，并构建铣削力时序图实现加工过程工况变化与磨损趋势变化的刻画，利用深度学习网络提取铣削力时序图中的时空特征，提前感知刀具劣化趋势的产生、传播和发展，实现变工况下刀具磨损状态的准确预测，为生产企业提供换刀决策，进而提高生产效率和经济效益。

法律状态

法律状态公告日	法律状态信息	法律状态
2021-10-12	实质审查的生效	实质审查的生效
2021-09-21	公开	公开
2022-01-21	著录事项变更IPC(主分类):B23Q17/09专利申请号:2021106231442变更事项:发明人变更前:周竞涛张锦超王明微蒋腾远变更后:周竞涛王明微李梓秋张锦超蒋腾远	著录事项变更
2023-02-10	授权	发明专利权授予