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本发明公开了基于改进GRU和SOM神经网络机床伺服驱动系统健康管理方法，该方法的核心包括两个部分，分别是基于注意力机制的MLGRU‑Attention故障预测模型和主成分分析与自组织神经网络相结合的PCA‑SOM故障诊断模型。分析对象为MDC系统采集的机床实际运行参数，包括进给速度、主轴转速和主轴负载等一系列可表征机床伺服驱动系统工作状态的参数。故障预测阶段将注意力机制引入门控单元神经网络，可以改善GRU神经网络的长期依赖问题，提升模型性能，处理变长输入序列，并提供解释性和可解释性。同时采用Nadam优化算法，Nadam优化器通过结合Nesterov加速梯度和自适应矩估计的特性，提供了更稳定和快速的收敛性能。为实现数控机床伺服驱动系统的故障诊断，提高机床运行可靠性提供良好思路。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202311022265.7
Filing Date： 2023-08-15
Publication Date： 2023-11-10
Pub. No.： CN117032074A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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