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基于自架构神经网络模型的磨削故障在线监测方法研究
被引量：
2
1
作者
赵雷
《机床与液压》
北大核心
2007年第6期223-225,共3页
提出利用神经网络非线性建模原理构建磨削故障在线监测模型,提取磨削过程声发射(AE)信号的FFT峰值、RMS峰值以及信号幅值偏差等特征值作为神经网络输入,磨削烧伤、颤振、砂轮钝化等磨削故障作为网络输出,神经网络的拓扑结构通过自架构...
提出利用神经网络非线性建模原理构建磨削故障在线监测模型,提取磨削过程声发射(AE)信号的FFT峰值、RMS峰值以及信号幅值偏差等特征值作为神经网络输入,磨削烧伤、颤振、砂轮钝化等磨削故障作为网络输出,神经网络的拓扑结构通过自架构方法建立。利用实验获得的典型数据训练和测试网络模型,结果表明,利用自架构方法获得的网络模型具有较高的磨削故障识别正确率,可用于磨削故障的在线监测。
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关键词
磨削故障
在线监测
神经网络
自架构建模方法
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职称材料
题名
基于自架构神经网络模型的磨削故障在线监测方法研究
被引量：
2
1
作者
赵雷
机构
青岛理工大学
出处
《机床与液压》
北大核心
2007年第6期223-225,共3页
基金
山东省优秀中青年科学家奖励基金(2004BS05012)
教育部科学技术研究重点资助项目(200032)
文摘
提出利用神经网络非线性建模原理构建磨削故障在线监测模型,提取磨削过程声发射(AE)信号的FFT峰值、RMS峰值以及信号幅值偏差等特征值作为神经网络输入,磨削烧伤、颤振、砂轮钝化等磨削故障作为网络输出,神经网络的拓扑结构通过自架构方法建立。利用实验获得的典型数据训练和测试网络模型,结果表明,利用自架构方法获得的网络模型具有较高的磨削故障识别正确率,可用于磨削故障的在线监测。
关键词
磨削故障
在线监测
神经网络
自架构建模方法
Keywords
Grinding trouble
Monitor on-line
Neural network
Self-configuration building mode method
分类号
TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自架构神经网络模型的磨削故障在线监测方法研究
赵雷
《机床与液压》
北大核心
2007
2
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