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基于卷积神经网络的机床健康管理系统研究

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摘要

针对机床设备的健康管理问题,提出基于卷积神经网络的预测性维护手段,并立足于生产过程中机床设备的运行数据,对所搭建的卷积神经网络模型进行相应的训练与测试。与其他常见机器学习模型相比,该模型具有更高的准确率与稳定性。基于搭建的网络模型设计完成机床健康管理系统,实现机床设备的故障预测与健康管理。

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来源
《机械制造与自动化》 |2023年第5期|122-126|共5页
作者
张林琦; 唐敦兵; 朱海华; 刘长春; 王震;
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作者单位

南京航空航天大学机电学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
机床; 故障预测; 健康管理; 卷积神经网络;

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