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基于LSTM和CRF的加工過程運行狀態識別

機床與液壓頁數： 6 2024-11-15

摘要：針對加工過程中時序信號截取成本高和運行狀態自動識別困難的問題，提出一種結合雙向循環神經網絡BiLSTM和條件隨機場(CRF)的加工過程信號狀態識別模型，適用于變參數加工場景。采用LSTM來捕捉時間序列數據的前后依賴性關系，并利用該網絡對振動信號進行深層特征提取。在此基礎上，為了進一步捕捉狀態數據，將LSTM的輸出特征輸入至條件隨機場(CRF)模型和多層感知機(MLP)中進行邊界... （共6頁）

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