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基于改进神经网络的机床刀具故障诊断
被引量：
3
1
作者
高昂
王海英
《现代电子技术》
北大核心
2016年第17期167-170,共4页
针对机床刀具的故障诊断系统进行研究,使用智能人工神经网络算法建立诊断模型。为了提高神经网络模型的训练效率,避免网络陷入局部最优解,使用一种改进的量子神经网络,将附加动量与自适应学习速度方法融合,提高网络收敛效率。使用五轴...
针对机床刀具的故障诊断系统进行研究,使用智能人工神经网络算法建立诊断模型。为了提高神经网络模型的训练效率,避免网络陷入局部最优解,使用一种改进的量子神经网络,将附加动量与自适应学习速度方法融合,提高网络收敛效率。使用五轴联动铣床进行刀具故障诊断识别。对声发射信号进行特征提取,使用总振铃技术、总能量、有效电压、事件计数、重心频率、均方根频率以及频率标准方差作为网络的输入向量,判别刀具为新刀、轻微磨损或严重磨损。实验结果表明,使用的改进的量子神经网络的效率以及识别准确度均高于常规BP神经网络。
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关键词
机床刀具故障诊断
量子神经网络
BP神经网络
声发射信号
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题名
基于改进神经网络的机床刀具故障诊断
被引量：
3
1
作者
高昂
王海英
机构
郑州成功财经学院信息工程系
出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第17期167-170,共4页
文摘
针对机床刀具的故障诊断系统进行研究,使用智能人工神经网络算法建立诊断模型。为了提高神经网络模型的训练效率,避免网络陷入局部最优解,使用一种改进的量子神经网络,将附加动量与自适应学习速度方法融合,提高网络收敛效率。使用五轴联动铣床进行刀具故障诊断识别。对声发射信号进行特征提取,使用总振铃技术、总能量、有效电压、事件计数、重心频率、均方根频率以及频率标准方差作为网络的输入向量,判别刀具为新刀、轻微磨损或严重磨损。实验结果表明,使用的改进的量子神经网络的效率以及识别准确度均高于常规BP神经网络。
关键词
机床刀具故障诊断
量子神经网络
BP神经网络
声发射信号
Keywords
fault diagnosis of machine tool
quantum neural network
BP neural network
acoustic emission signal
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
TH183 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进神经网络的机床刀具故障诊断
高昂
王海英
《现代电子技术》
北大核心
2016
3
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