《基于集成神经网络的刀具磨损量监测》PDF+DOC
作者:高宏力,许明恒,傅攀
单位:西南交通大学
出版:《西南交通大学学报》2005年第05期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFXNJT2005050150
DOC编号:DOCXNJT2005050159
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于EEMD-SVM的刀具磨损状态研究》PDF+DOC2016年第01期 江雁,傅攀,李晓晖
《基于小波包与SOM神经网络的传感器故障诊断》PDF+DOC2017年第07期 李娟娟,孟国营,谢广明,贾一凡
《刀具磨损估计的多传感器融合神经网络方法研究》PDF+DOC1997年第01期 朱名铨,蔡永霞
《基于切削力实现铣刀实时监测的实用性研究》PDF+DOC2011年第11期 夏海涛,孟广耀,李长河,胡知音
《信息融合技术在刀具磨损监测中的应用》PDF+DOC2009年第06期 盖卫勇,魏从刚
《基于无线传感器网络的声目标识别算法研究》PDF+DOC2007年第12期 宋海涛,何明一,段渭军,王福豹
《基于信息融合技术的汽轮机故障诊断方法》PDF+DOC2007年第25期 张恩平,张慧芬,薛碧翠
《基于集成神经网络的提升机故障诊断系统》PDF+DOC2015年第04期 齐德锋
《基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断》PDF+DOC2013年第03期 杜菲,马天兵
《基于提升小波包和神经网络的结构损伤检测》PDF+DOC2013年第01期 陈换过,江金寿,李剑敏,田莉,张利绍
提出了一种基于集成神经网络识别铣刀磨损量的监测方法.利用小波包变换将切削力和振动信号分解为不同频带的时间序列,从每个信号中选择与刀具磨损状态最相关的3组频段的均方根作为监测特征;通过信号的组合和不同子网络输出决策间的融合,集成神经网络输出刀具磨损的识别结果.试验和仿真分析表明,此方法能够满足刀具磨损量实时监测的要求。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。