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基于铣削力与神经网络刀具磨损状态识别研究
被引量：
4
1
作者
刘清荣
阎长罡
《制造技术与机床》
CSCD
北大核心
2008年第2期72-76,共5页
以铣削难加工材料———高锰钢加工过程为研究对象,建立了以铣削力作为监测信号的铣刀磨损监测实验系统。应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理,并提取了信号的能量特征作为神经网络的输入向量。基于神经网络极强的非线性映射...
以铣削难加工材料———高锰钢加工过程为研究对象,建立了以铣削力作为监测信号的铣刀磨损监测实验系统。应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理,并提取了信号的能量特征作为神经网络的输入向量。基于神经网络极强的非线性映射能力及分类能力,选用小波包分析与BP网络结合的方式对刀具磨损状态进行识别。建立了模式识别BP网络结构,构造了网络训练样本及测试样本,对网络进行了训练、仿真及验证测试,结果表明该网络能够对刀具磨损状态进行准确的识别,对刀具的在线监测具有良好的现实意义。
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关键词
BP神经网络
铣削力
小波包分析
刀具磨损监测
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职称材料
题名
基于铣削力与神经网络刀具磨损状态识别研究
被引量：
4
1
作者
刘清荣
阎长罡
机构
赤峰学院计算信息系
大连交通大学机械工程
学院
出处
《制造技术与机床》
CSCD
北大核心
2008年第2期72-76,共5页
文摘
以铣削难加工材料———高锰钢加工过程为研究对象,建立了以铣削力作为监测信号的铣刀磨损监测实验系统。应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理,并提取了信号的能量特征作为神经网络的输入向量。基于神经网络极强的非线性映射能力及分类能力,选用小波包分析与BP网络结合的方式对刀具磨损状态进行识别。建立了模式识别BP网络结构,构造了网络训练样本及测试样本,对网络进行了训练、仿真及验证测试,结果表明该网络能够对刀具磨损状态进行准确的识别,对刀具的在线监测具有良好的现实意义。
关键词
BP神经网络
铣削力
小波包分析
刀具磨损监测
Keywords
BP Neural Network
Milling Force
Wavelet Package Analysis
Tool Wear Monitoring
分类号
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于铣削力与神经网络刀具磨损状态识别研究
刘清荣
阎长罡
《制造技术与机床》
CSCD
北大核心
2008
4
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