基于Lstm+transformer的刀具磨损预测实战

程序员奇奇

已于 2023-10-10 14:42:42 修改

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分类专栏：中文核心论文实战项目集合文章标签： lstm transformer 人工智能刀具磨损预测实战混合模型时间序列预测 Transformer 深度学习

于 2023-10-05 13:14:35 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/133578922

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本文通过视频教程，展示了如何利用Lstm和Transformer深度学习模型进行刀具磨损的预测实战。详细介绍了从数据展示到主要代码的实现过程，并提供了完整的代码数据下载链接。

视频讲解：

基于Lstm+transformer的刀具磨损预测实战_哔哩哔哩_bilibili

结果展示：

数据展示：

主要代码：

# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# pip install optuna -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
import n

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Lstm+transformer的刀具磨损预测

11-18

1358

Lstm+transformer的刀具磨损预测

YOLOv9实战：刀具磨损实时监控从摄像头到预测性维护（附车间落地代码）

6 条评论

pigeon54 2024.06.19
兄弟有用python实现的吗

ZLG19990124 2023.11.17
如何获取代码呢

舟子喃喃曰：…… 2023.10.26
代码少了c2,c3的dataset
- 程序员奇奇回复舟子喃喃曰：…… 2023.10.27
  文件太大了，传不了

我吃柠檬啊米诺斯 2023.10.05
代码消失了
- 程序员奇奇回复我吃柠檬啊米诺斯 2023.10.05
  私聊我我发你

刀具磨损相关数据集

liz_Lee的博客

05-01

3965

目录目录目录数据描述：加州大学伯克利分校，数控铣床，不同转速、进给、切深的铣刀刀片磨损情况，VB 数据格式：.mat文件打包数据来源：美国航空航天局，艾姆斯研究中心

CNC机床刀具寿命预测数据集

12-25

通过在一台高速CNC机床上安装测力计、三个轴向上的振动传感器、声音传感器，设置工艺参数为：主轴转速10400 RPM, 进给率为1555 mm/min, 横向切深为0.125mm, 纵向切深为 0.2mm.采样率为50KHz进行实验。经由数采板卡，采集包含：X轴切削力、Y轴切削力、Z轴切削力、X轴振动、Y轴振动、Z轴振动、声音信号RMS、声音信号这8个数据项。每次切削循环后的刀具磨损量也以10^-3mm为单位进行记录。分析者将利用这些数据预测6mm球鼻碳化钨钢刀的剩余寿命。

刀具寿命预测特征处理方法、刀具磨损机理

weixin_43967360的博客

06-22

2549

文章思路第一章：研究目的、意义及现在研究的状态。第二章：刀具磨损机理和实验设计。第三章：刀具状态监测和信号处理与特征提取。第四章：刀具状态监测的特征选择。第五章：不完备先验知识的刀具磨损状态评估。第六章：基于粒子群算法的刀具磨损量识别。第七章：刀具寿命预测和优化。刀具磨损机理刀具的前刀面、后刀面不断与切屑、工件发生强烈的摩擦，使得刀具在高温高压下与工件材料之间形成黏结与扩散等相互作用，导致其表面氧化层或其他吸附层，在切削过程中会被逐渐擦去，形成刀具磨损。正常磨损：前刀面磨损、后刀面磨损、

基于深度学习的刀具磨损状态监测技术的研究

07-12

基于深度学习的刀具磨损状态监测技术的研究，基于深度学习的刀具磨损状态监测技术的研究

刀具磨损预测Lstm+transformer

mqdlff_python的博客

12-19

1110

Lstm+transformer的刀具磨损预测-优快云博客

YOLOv9刀具磨损实时监控：从图像采集到预测维护全栈实现

专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！

07-16

1056

摘要：本文针对CNC加工中刀具磨损监控滞后、异常停机频繁的行业痛点，提出基于YOLOv9的全栈解决方案。系统通过“图像采集→磨损分级→寿命预测→维护联动”四阶段架构，实现刀具健康全生命周期管理。硬件上采用工业相机+环形光源组合，在15-30度侧角下每加工5件触发拍摄；算法层面基于YOLOv9构建磨损分级模型（new_tool→slight→moderate→severe），结合线性回归实现寿命预测；工程落地通过PLC联动与MES集成，自动生成换刀工单。

智能制造中的预测性维护：基于深度学习的设备故障预测

Programming Talk

04-30

571

预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）通过实时监测设备状态并预测潜在故障，能够显著减少停机时间、优化维护资源。本文将探讨深度学习在预测性维护中的应用，并通过代码示例展示如何构建一个基于LSTM的设备故障预测模型。本文展示了深度学习在预测性维护中的完整技术路径，通过LSTM实例验证了时序预测的可行性。据美国能源部统计，预测性维护可降低维护成本25-30%，减少故障停机时间35-45%。• 特征提取：时域特征（均值、方差）、频域特征（FFT）、时频域特征（小波变换）

AI故障预测系统架构设计：5个核心模块+3种主流架构，收藏这篇就够了

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09-23

745

深夜11点，某汽车工厂的生产线突然停机——核心机器人的轴承磨损过度导致卡壳。维修人员连夜抢修，直接损失超过50万元，还延误了客户的交货期。传统的“事后维修”或“定期维护”要么代价高昂，要么防不胜防。AI故障预测系统的出现，让“精准维护”成为可能——它能通过传感器数据提前7-30天预警故障，将停机损失降低80%以上。知道要做故障预测，却不知道怎么搭系统——数据怎么采集？特征怎么提取？模型怎么部署？架构怎么选？本文将解决这些问题：我们会拆解AI故障预测系统的5个核心模块，分析3种主流架构。

基于CNN-GRU/CNN-LSTM神经网络的刀具剩余使用寿命预测（matlab代码实现）

weixin_49890890的博客

05-12

2362

【代码】基于CNN-GRU/CNN-LSTM神经网络的刀具剩余使用寿命预测（matlab代码实现）

刀具磨损检测系统源码和数据集改进YOLO11-EMSCP

08-06

刀具磨损检测系统是现代工业生产中重要的技术，通过分析刀具磨损程度判断是否需要更换或维护，以保障加工质量和效率。随着机器视觉和人工智能技术的发展，该系统正变得越来越智能化和自动化。源码和数据集是系统的核心，改进的YOLOv11算法（EMSCP）在其中发挥关键作用。YOLO是一种实时对象检测系统，能够在图像中快速准确识别多种对象。对YOLOv11的改进可能提升了检测精度、处理速度或针对特定场景进行了优化。EMSCP可能代表了某种算法改进或模型优化策略，目的在于提高刀具磨损检测的准确性和可靠性。数据集是模型训练的基础，包含不同磨损程度的刀具图片及详细标注信息，用于训练算法区分磨损状态。高质量的数据集对算法性能至关重要。源码包括改进后的YOLOv11算法实现，涵盖数据预处理、模型构建、训练、评估和预测等部分，便于复现系统并进行进一步开发。系统通常集成到生产线监控中，实时分析图像数据，自动检测刀具磨损并发出报警或建议，帮助维护人员及时处理。系统还需具备良好的用户界面，便于操作人员查看结果并做出判断，同时可能与生产管理系统结合，实现信息共享和自动化控制。源码和数据集的提供有助于研究人员和工程师利用人工智能技术优化生产流程，提升产品质量控制水平。改进的YOLOv11算法（EMSCP）为该领域发展带来了新的动力。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

基于机器学习的刀具磨损状态识别

09-13

基于机器学习的刀具磨损状态识别，一维卷积神经网络1DCNN能够捕捉时间序列数据中的局部特征和模式，LSTM通过引入遗忘门、输入门和输出门，能够在长时间间隔内有效地保存和调用信息。通过构建相关机器学习模型，1DCNN和LSTM在测试集铣刀的分类准确率都较高。

基于Elman神经网络的刀具剩余使用寿命预测（初学者+matlab代码实现）

weixin_49890890的博客

05-12

3388

Elman神经网络是 J. L. Elman于1990年首先针对问题而提出来的，是一种典型的局部回归网络( global feed forward local recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的它的主要结构是前馈连接, 包括输入层、隐含层、输出层, 其连接权可以进行学习修正;反馈连接由一组“结构 ” 单元构成,用来记忆前一时刻的输出值, 其连接权值是固定的。在这种网络中, 除了普通的隐含层外, 还有一个特别的隐含层,称为关联层 (或联系单元层 );

GA-BP模型的应用——刀具磨损程度预测

qq_25837853的博客

04-03

2270

机床操作时刀具磨损程度的预测

基于GRU的刀具剩余使用寿命预测（matlab代码）

weixin_49890890的博客

05-12

922

【代码】基于GRU的刀具剩余使用寿命预测（matlab代码）

刀具数据集

小知的博客

12-05

3909

1、刀具数据文章来源于：http://www.52phm.cn/blog/detail/57 刀具数据及其数据说明文档如下。获取方式链接：http://www.52phm.cn/blog/detail/57 2、参考资料智能制造数据集

基于LSTM的刀具剩余使用寿命预测（matlab代码实现）

weixin_49890890的博客

05-12

1413

【代码】基于LSTM的刀具剩余使用寿命预测（matlab代码实现）

刀具磨损预测数据集

08-09

在刀具磨损预测（Tool Wear Prediction）领域，获取合适的数据集是构建和验证预测模型的关键步骤之一。以下是一些常见的数据集来源和获取方式： ### 1. 公开数据集以下是一些可用于刀具磨损预测任务的公开数据集： - **PHM 2010 Tool Wear Challenge Dataset** 由IEEE PHM 2010竞赛提供的数据集，包含切削过程中的传感器数据（如切削力、振动、电流等）以及刀具磨损量的测量值。该数据集被广泛用于评估工具磨损预测模型和剩余使用寿命（RUL）预测算法。 - **CWRU Bearing Data** 虽然主要用于轴承故障诊断，但该数据集的振动信号分析方法可以迁移到刀具磨损检测中。数据集包含不同工况下的振动信号[^3]。 - **SEMEION Tool Wear Dataset** 该数据集包括通过光学传感器采集的图像数据和刀具磨损等级标签，适用于基于图像的磨损检测任务。 - **Kaggle 上的工业设备数据集** Kaggle 上有多个与制造业相关的数据集，其中一些包含刀具磨损或设备故障的标注数据，例如 "Predictive Maintenance" 数据集。 ### 2. 自建数据集如果无法找到满足特定需求的公开数据集，可以考虑构建自定义数据集。构建数据集的步骤通常包括： - **传感器部署**：安装振动传感器、力传感器、温度传感器等以采集加工过程中的实时数据。 - **数据采集**：记录不同切削参数（如进给速度、切削深度）下的传感器数据。 - **磨损标注**：使用显微镜或激光传感器测量刀具磨损程度，并将其与传感器数据对应。 - **数据预处理**：对采集的数据进行滤波、降噪、归一化等处理，以便用于模型训练。 ### 3. 数据格式与处理示例以下是一个用于刀具磨损预测的数据集处理示例，包含数据加载和特征提取的代码片段： ```python import pandas as pd import numpy as np # 加载数据 df = pd.read_csv('tool_wear_data.csv') # 数据预处理 df['wear_level'] = pd.cut(df['tool_wear_measurement'], bins=[0, 0.1, 0.2, 0.3], labels=[0, 1, 2]) # 特征与标签分离 X = df.drop(['tool_wear_measurement', 'wear_level'], axis=1) y = df['wear_level'] # 划分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 特征缩放 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) ``` ### 4. 数据增强与合成在数据量有限的情况下，可以通过以下方式增强数据： - **SMOTE（合成少数类过采样技术）**：用于处理类别不平衡问题，通过生成合成样本提高模型泛化能力。 - **GAN（生成对抗网络）**：利用深度学习生成与真实数据分布相似的合成数据，扩展训练集。 ### 5. 相关研究与文献查阅相关研究论文也是获取数据集的重要途径。例如，Google Scholar 和 IEEE Xplore 中的论文通常会提供数据集的来源或描述。一些研究论文还会公开其数据集供学术使用。 ---