基于深度學習的數控機床狀態監測技術研究

摘 要：深度學習作為一種具有強大數據處理和模式識別能力的人工智能方法，在機床狀態監測方面具有廣闊的應用前景。本文旨在研究基于深度學習的數控機床狀態監測技術。首先，建立了數控機床狀態參數目標模型，分析了數控機床穩態過程功率模型和加工過程效率模型。然后，提出了基于BP神經網絡的數控機床狀態監測模型。最后，通過實驗驗證算法在數控機床狀態監測方面具有優秀的性能和準確率。結果表明，深度學習算法能夠更好地處理復雜的機床狀態數據，并能夠自動學習和識別不同狀態之間的模式和特征。

關鍵詞：深度學習 數控機床 狀態監測技術 穩態過程功率模型 加工過程效率模型

0 引言

數控機床作為現代制造業中的重要設備，其穩定性和可靠性對生產運行至關重要。然而，目前傳統的機床狀態監測技術存在諸多局限，無法實現對機床狀態的實時監測和準確評估。因此，引入新的技術和方法來解決這一問題具有重要意義[1]。另一方面，深度學習作為一種在機器學習領域備受關注的技術，具有強大的學習能力和數據處理能力。然而，在數控機床狀態監測領域，深度學習的應用還處于初級階段，尚未充分發揮其潛力[2]。通過對機床工作數據的分析和學習，可以實現對機床狀態的實時監測、異常狀態識別、故障情況監測以及機床壽命的預測和評估，為制造業的發展和生產效率的提高提供重要支持[3]。……