摘要：提出了一种基于堆叠降噪自编码(SDAE)的刀具磨损状态识别方法。构建了SDAE神经网络来学习声发射(AE)信号的特征,并对自编码网络进行有监督的微调,从而对刀具磨损状态进行精确识别。实验结果表明,SDAE方法能够自适应地学习,得到有效的特征表达,且刀具磨损状态识别结果精确度高,该方法能够有效地进行刀具磨损状态识别。

关键词：刀具磨损 声发射 深度学习 堆叠降噪自编码 

单位：南京信息工程大学信息与控制学院; 南京210044; 南京信息工程大学计算机与软件学院; 南京210044