基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究

摘 要：深度學(xué)習(xí)作為一種具有強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力的人工智能方法，在機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測方面具有廣闊的應(yīng)用前景。本文旨在研究基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)。首先，建立了數(shù)控機(jī)床狀態(tài)參數(shù)目標(biāo)模型，分析了數(shù)控機(jī)床穩(wěn)態(tài)過程功率模型和加工過程效率模型。然后，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測模型。最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法在數(shù)控機(jī)床狀態(tài)監(jiān)測方面具有優(yōu)秀的性能和準(zhǔn)確率。（剩余4074字）