公开(公告)号：CN110287638B

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN201910597647.X

申请日：2019-07-04

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 季一木 ,  尤帅 ,  尧海昌 ,  李奎 ,  刘尚东 ,  杨启凡 ,  刘强

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种基于kalman‑RNN神经网络的飞锯寿命预测方法，首先，采集锯片磨损数据集，这为以后进行对比分析做准备。然后，对被切材料、锯片直径、锯切速度、锯切深度、锯切宽度、每齿进刀量、齿数、齿距等工艺参数进行分析，最终选择锯片直径、锯切速度、锯切深度、锯切宽度、每齿进刀量、齿数、齿距作为神经网络的输入；神经网络对应时刻输出为预测的寿命，即磨损百分比，并结合Kalman滤波技术将其和对应时刻的实际测量值进行融合、比对、更新神经网络对应时刻的输出，依此提高该算法寿命预测的精度。

公开(公告)号：CN110287638A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910597647.X

申请日：2019-07-04

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 季一木 ,  尤帅 ,  尧海昌 ,  李奎 ,  刘尚东 ,  杨启凡 ,  刘强

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于kalman-RNN神经网络的飞锯寿命预测方法，首先，采集锯片磨损数据集，这为以后进行对比分析做准备。然后，对被切材料、锯片直径、锯切速度、锯切深度、锯切宽度、每齿进刀量、齿数、齿距等工艺参数进行分析，最终选择锯片直径、锯切速度、锯切深度、锯切宽度、每齿进刀量、齿数、齿距作为神经网络的输入；神经网络对应时刻输出为预测的寿命，即磨损百分比，并结合Kalman滤波技术将其和对应时刻的实际测量值进行融合、比对、更新神经网络对应时刻的输出，依此提高该算法寿命预测的精度。