基于LSTM和CRF的加工過程運行狀態(tài)識別

摘要： 針對加工過程中時序信號截取成本高和運行狀態(tài)自動識別困難的問題，提出一種結(jié)合雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BiLSTM和條件隨機場(CRF)的加工過程信號狀態(tài)識別模型，適用于變參數(shù)加工場景。采用LSTM來捕捉時間序列數(shù)據(jù)的前后依賴性關(guān)系，并利用該網(wǎng)絡(luò)對振動信號進行深層特征提取。在此基礎(chǔ)上，為了進一步捕捉狀態(tài)數(shù)據(jù)，將LSTM的輸出特征輸入至條件隨機場(CRF)模型和多層感知機(MLP)中進行邊界... （共6頁）