基于多传感器融合与深度森林算法的刀具磨损状态预测方法研究与应用探索.docx

基于多传感器融合与深度森林算法的刀具磨损状态预测方法研究与应用探索

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.1制造业发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.1.2刀具状态监测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1刀具磨损监测技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.2多传感器信息融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2.3深度学习算法应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3.1主要研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.3.2具体研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.4.1总体技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.4.2主要研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

多源信息获取与处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.1信息获取传感器选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.1.1声发射传感器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.1.2温度传感器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1.3电流传感器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1.4其他传感器类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.2信号采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2.1信号采集系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2.2信号噪声滤除．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.2.3特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.3多源信息融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.3.1融合算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.3.2数据层融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.3.3决策层融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

基于深度森林的磨损状态识别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.1深度森林算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.1.1深度森林模型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.1.2随机梯度优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.1.3模型训练与预测过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.2磨损状态特征构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.3模型训练与参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.3.1模型训练流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．