公开(公告)号：CN106126827A

公开(公告)日：2016-11-16

申请号：CN201610488625.6

申请日：2016-06-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 吴军 ,  朱永猛 ,  邓超 ,  邵新宇 ,  吴超勇 ,  游星辉 ,  苏永衡

IPC: G06F17/50 ,  G05B19/4065

CPC classification number: G06F17/5036 ,  G05B19/4065

Abstract: 本发明公开了一种数控装备健康指数的监测方法，该监测方法包括采集对应多个历史健康指数的传感器信号，提取传感器信号的时域特征并将其归一化，选取目标特征参数，获得所述目标特征参数的聚类中心，并根据所述聚类中心，建立自适应神经网络模型，最后采集在线传感器信号，输入所述自适应神经网络模型，获得所述健康指数。通过本发明，针对加工过程中采集到的传感器信号，分组并提取特征参数，揭示传感器信号与健康指数的映射关系，减少了神经网络模型的计算量，简化了建立步骤。

公开(公告)号：CN106126827B

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201610488625.6

申请日：2016-06-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 吴军 ,  朱永猛 ,  邓超 ,  邵新宇 ,  吴超勇 ,  游星辉 ,  苏永衡

IPC: G06F17/50 ,  G05B19/4065

Abstract: 本发明公开了一种数控装备健康指数的监测方法，该监测方法包括采集对应多个历史健康指数的传感器信号，提取传感器信号的时域特征并将其归一化，选取目标特征参数，获得所述目标特征参数的聚类中心，并根据所述聚类中心，建立自适应神经网络模型，最后采集在线传感器信号，输入所述自适应神经网络模型，获得所述健康指数。通过本发明，针对加工过程中采集到的传感器信号，分组并提取特征参数，揭示传感器信号与健康指数的映射关系，减少了神经网络模型的计算量，简化了建立步骤。