典型文献
基于CNN-RF的嵌入式数控系统故障诊断研究
文献摘要：
采用Stacking集成策略,融合卷积神经网络(CNN)和随机森林(RF)法提出一种故障诊断方法CNN-RF.该方法不仅能准确提取数据集中的数据特征,而且针对数据集中故障数据数量不足的问题能提供平衡数据集误差的有效方法,以提高诊断的准确性.分别采用单独模型和集成后的模型对采集到的嵌入式数控系统实时运行数据进行分析处理.结果表明:利用CNN-RF模型进行嵌入式数控系统故障诊断的准确度较高,验证了该模型的正确性.
文献关键词：
数控系统;故障诊断;卷积神经网络;集成学习;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
游达章;陶加涛;许文俊;张业鹏
作者机构：
湖北工业大学机械工程学院,湖北武汉430068;湖北省现代制造质量工程重点实验室,湖北武汉430068
文献出处：
引用格式：
[1]游达章;陶加涛;许文俊;张业鹏-.基于CNN-RF的嵌入式数控系统故障诊断研究)[J].机床与液压,2022(19):167-172
A类：
B类：
RF,数控系统,系统故障,诊断研究,Stacking,集成策略,融合卷积神经网络,故障诊断方法,提取数据,数据特征,故障数据,平衡数据集,时运,运行数据,分析处理,集成学习
AB值：
0.300039
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