【大数据】结合深度学习的工业大数据应用研究(上)
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2020-10-10 14:47:02
文档简介:
结合深度学习的工业大数据应用研究(上)2019-03-04摘要:摘要:如何将大数据等核心技术与智能制造结合,进一步提高产能与质量,并且降低成本,是新一代制造业革新的关键任务。通过一个具体应用案例,即针对工业中常见的机床刀具消耗冗余的问题,提出了基于大数据和人工智能的方法,以准确预测机床刀具的崩刃,从而增加了机床的生产效率,降低了生产成本。相对于以往使用数据统计和传统机器学习进行刀具磨损预测的方法,新方法通过高速电流采集器获取主轴电流值,结合了卷积神经网络的强拟合性和异常检测算法的强泛化能力,对大数据量的电流值进行预测分析,实现了更快的网络收敛及更高的预测准确率和顽健性。关键词:关键词:深度学习,工业大数据,智能制造,异常检测,刀具磨损11引言引言智能制造(intelligentmanufacturing)是指集成知识工程、制造软件系统与机器人视觉等技术,在无人工干预下由智能机器人独立实现的生产过程[1]。智能制造系统是一种融合智能机器与智能行为,在订单制作、产品设计、生产、营销、销售等制造过程的各个方面都可以集成,用一种灵活的方式充分发挥先进生产系统的制造能力的系统[2-3]。随着云
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