基于深度学习和时序回归模型的刀具剩余寿命预测方法

被引：0

申请号：

CN202210577542.X

申请日：

2022-05-25

公开(公告)号：

CN114749996A

公开(公告)日：

2022-07-15

发明(设计)人：

路勇王振驰高栋

申请人：

申请人地址：

150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

IPC主分类号：

B23Q1709

IPC分类号：

G06K900 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213

代理人：

杨晓辉

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-08-02	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):B23Q 17/09 申请日:20220525
2022-07-15	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度学习和疲劳理论的刀具剩余寿命预测方法和系统 [P].

谢鹏 ;

张致杰 .

中国专利 :CN117390398A ,2024-01-12

[2]

基于深度学习的盾构机刀具剩余使用寿命预测方法 [P].

刘尧 ;

叶礼伦 ;

刘振国 ;

赵寄辰 ;

孔宪光 .

中国专利 :CN112966355B ,2021-06-15

[3]

一种基于机器学习回归算法的刀具剩余寿命预测方法 [P].

宋锡文 ;

杨欢 ;

李家兴 ;

潘杰 ;

张亚鹏 .

中国专利 :CN111476430A ,2020-07-31

[4]

基于深度学习回归算法的数控机床刀具磨损值预测方法 [P].

周焮钊 ;

石成明 ;

李凯 ;

贺松平 ;

李斌 ;

裘超超 .

中国专利 :CN111126255A ,2020-05-08

[5]

一种基于深度迁移学习的轴承剩余寿命预测模型和方法 [P].

徐娟 ;

房梦婷 ;

丁煦 ;

樊玉琦 .

中国专利 :CN112949097B ,2021-06-11

[6]

基于深度神经网络的关键设备切削刀具剩余寿命预测方法 [P].

张人敬 ;

刘胜辉 ;

石岩磊 .

中国专利 :CN109145319A ,2019-01-04

[7]

基于CNN-SBULSTM-Attention的刀具剩余寿命预测方法 [P].

卓芯怡 ;

安庆龙 ;

李晗 ;

王宗瑞 ;

周易 ;

刘雨函 ;

张敬伟 .

中国专利 :CN118349831A ,2024-07-16

[8]

基于自编码特征和深度学习回归模型的盾构姿态预测方法 [P].

孔宪光 ;

王佩 ;

刘德坤 ;

常建涛 ;

郭泽坤 ;

胡磊 .

中国专利 :CN110533065A ,2019-12-03

[9]

基于联邦学习和LSTM的刀具剩余寿命预测方法及系统 [P].

袁烨 ;

张永 ;

全亮 ;

王茂霖 ;

刘浩 .

中国专利 :CN115587543A ,2023-01-10

[10]

一种基于对抗迁移学习的刀具剩余寿命预测方法 [P].

刘颖超 ;

胡小锋 ;

孙世旭 .

中国专利 :CN111832624A ,2020-10-27

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