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数字孪生辅助:利用深度迁移学习对加工刀具状态进行故障诊断( Digital-twin assisted: Fault diagnosis using deep transfer learning for machining tool condition )
B. D. Deebak Fadi Al-Turjman deep transfer learning digital twin fault diagnosis intelligent wireless monitoring machinery process
信息技术的快速发展形成了一个新的转变，为智能制造提供了一个新的契机。制造商对产品生命周期的各个阶段进行了革命性的改进，包括工艺规划和维护，以便早期发现潜在的系统故障并进行积极主动的管理。包括大数据、云和物联网在内的技术进步已经将数字孪生应用于工业实践。它拥有低功耗的无线使能器件，在工业物流、便携式设备、智能无线监控等各种工业自动化系统中发挥至关重要的作用。很明显，现在的工业制造商正致力于将机器改造成完全自动化的系统，不仅控制设备的运行，而且试图有效地满足未来市场的需求。机械过程自动化的一个挑战性问题是部署可靠的系统来分析机械状态，如故障诊断。因此，本文提出了一种利用深度迁移学习分析加工刀具运行状况的数字双机辅助故障诊断方法。此外，本系统还开发了一种智能刀架，在WiFi模块上集成了K型热电偶和云数据采集系统。分析研究证明，该智能刀架提供了更好的精确度来演示刀具的铣削和钻削操作的优化。
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