基于堆叠降噪自编码的刀具磨损状态识别

摘要

提出了一种基于堆叠降噪自编码(SDAE)的刀具磨损状态识别方法.构建了SDAE神经网络来学习声发射(AE)信号的特征,并对自编码网络进行有监督的微调,从而对刀具磨损状态进行精确识别.实验结果表明,SDAE方法能够自适应地学习,得到有效的特征表达,且刀具磨损状态识别结果精确度高,该方法能够有效地进行刀具磨损状态识别.