Сравнение методов контроля состояния износа режущего инструмента на основе глубокого обучения с помощью оконного преобразования Фурье и Вейвлет-преобразования

Московский Государственный Технический Университет им. Н.Э.Баумана (МГТУ им. Н.Э.Баумана)

1 - Металлорежущие станки и оборудование

Второй (магистратура)

Зверев Игорь Алексеевич (Доктор наук, Профессор, ФГБОУ ВО "МГТУ "СТАНКИН", кафедра высокоэффективных технологий и обработки)

В работе оценивается точность нейронной сети, обучаемой разными входными данными. В качестве входных данных используются вибросигналы, которые обрабатываются: в одном случае - оконным преобразованием Фурье, в другом - вейвлет-преобразованием. Для создания модели была выбрана предварительно обученная нейронная сеть SqueezeNet.

Слесарев В. В., Егорова Е. А. Сравнение методов контроля состояния износа режущего инструмента на основе глубокого обучения с помощью оконного преобразования Фурье и Вейвлет-преобразования. [Электронный ресурс] // Всероссийская научно-техническая конференция «Студенческая научная весна: Машиностроительные технологии»: материалы конференции, 14 – 18 апреля, 2025, Москва, МГТУ им. Н.Э.Баумана. – М.: ООО «КванторФорм», 2025.– URL: studvesna.ru?go=articles&id=4291 (дата обращения: 03.04.2025)