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基于小波神经网络的刀具故障监测系统
被引量：
4
Detection System of Tool′s Faults Based on Wavelet Neural-networks
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摘要
用声发射传感器采集刀具的切削状态信号 ,用小波分析和神经网络技术对信号进行特征提取和仿真训练 ,并建立了基于小波神经网络的刀具故障监测系统。系统对已测得的刀具切削状态信号进行仿真试验 ,结果表明 :系统对刀具故障的预报正确率为 93.3% 。
作者
喻俊馨
黄惟公
王计生
机构地区
西华大学机械工程与自动化学院
出处
《新技术新工艺》
北大核心
2004年第8期19-21,共3页
New Technology & New Process
基金
西华大学人才培养项目基金资助 (0 32 2 0 6 6 )
关键词
刀具
切削
对刀
声发射
小波神经网络
状态信号
仿真训练
特征提取
系统
传感器
wavelet analysis, neural-networks, cutting tool, detection
分类号
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
TG711 [金属学及工艺—刀具与模具]
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