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作者：葛慧;韩林池;麻俊方;宋清华;王润琼;刘战强;杜宜聪;王兵;蔡玉奎;赵金富;
单位：中国重汽集团济南动力有限公司;山东大学机械工程学院;
摘要：为实现汽车发动机缸盖生产中刀具磨损状态的监测，提高刀具磨损监测方法的计算效率和识别精度，基于门控循环单元神经网络和多特征融合方法提出了面向铣刀后刀面磨损带宽度识别的刀具状态监测方法。通过铣削力信号数据对所提出方法的有效性进行了验证，分析了不同超参数设置对模型识别精度的影响机制，给出了最优超参数，实现了对铣削刀具磨损的精确识别。
关键词：刀具磨损;;铣削力信号;;状态监测;;门控循环单元神经网络
基金资助：国家自然科学基金项目(51922066,51875320)
