基于ResNet多特征图融合的钻削表面粗糙度分类方法
机电工程
页数： 15 2024-04-28
摘要： 传统五面复合数控(CNC)钻削表面粗糙度测量工作复杂，采用人工测量存在较大人为误差。传统多元回归、多项式拟合方法仅采用转速和进给速度参数，数据利用率低且噪声敏感性强；用传统机器学习方法无法有效提取信号的深层复杂特征。针对上述问题，提出了一种基于ResNet模型、频谱图特征与时频图特征融合的钻削表面粗糙度分类预测方法。首先，根据CNC钻削加工理论和企业实际CNC钻削经验确定了CN... （共15页）
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