刀具健康监测迁移学习

跨工况预测精度超93%

基于混合物理数据模型的多源在线迁移学习框架，可在无新工况故障数据的情况下，跨工况准确预测刀具剩余寿命。

Biyao, Qiang · 史恺宁 · 任军学 · 史耀耀

Journal of Manufacturing Systems 2024

参数信息

剩余寿命预测精度
>93 %

技术优势

克服数据不足

通过多源在线迁移学习，即使新工况故障数据不足，也能训练出可靠模型。

融合物理与数据

采用混合物理数据模型作为基学习器，提高未来场景的预测精度。

在线适应变化

在线更新目标域数据，使模型反映实际加工场景，适应工况变化。

应用场景