作者：王永新 单位：中国机械工程学会;北京机床研究所 出版：《制造技术与机床》2012年第10期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZJYC2012100390 DOC编号：DOCZJYC2012100399 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 设计了一种利用光纤F-P声发射传感器监测加工刀具状态的系统，采用BP基神经网络建立刀具磨损情况监控和预测模型，为刀具管理提供依据，提高高速硬切削加工效率。实验证明，该系统对刀具的实时监测效果较好。

    📙 相关资料

    1. 《刀具磨损监测的一种数据处理方法》PDF+DOC 采用声发射传感器采集刀具切削时的信号，提出了一种基于BP神经网络识别刀具磨损程度的方法。该方法将原始声发射信号经高通滤波后直接输入到BP神经网络中进行训练，依靠神经网络的非线性映射能力，使神经网络对不同磨损程度刀具产生的信号进行分类，并能准确判别未知信号所属类别。与传统方法相比，该方法省去了人工提取......
    2. 《基于BP神经网络技术的刀具状态监控系统》PDF+DOC 利用BP(back propagation)神经网络建立刀具检测系统的模型，通过BP神经网络来实现对于车间刀具的运行状态的控制。通过这个检测系统，实时反馈车间加工过程中刀具的即时信息，为企业的自动化和信息化的发展带来了促进的作用，进一步提高效率，减少了因为刀具磨损而带来的经济损失，具有一定的现实意义......
    3. 《刀具状态智能监控技术》PDF+DOC 综述了国内外刀具智能监控技术的现状，分析了刀具智能监控中的关键性技术及今后的发展方向。...
    4. 《基于B样条模糊神经网络的刀具磨损监测》PDF+DOC 刀具状态监测是实现自动化加工和无人化加工的关键技术。本文使用切削力和声发射传感器监测金属切削过程，提出了基于B样条模糊神经网络作为刀具磨损量监测模型。该模型能够准确描述刀具磨损和信号特征之间的非线性关系，和常用的BP前馈神经网络相比，具有收敛速度快和局部学习能力等优点。试验结果表明：采用B样条模糊神......
    5. 《基于灰色BP神经网络的质心数据处理方法》PDF+DOC 为减小传感器的随机误差对三点支撑小型农业机质心测试系统质心高度数据的影响，同时提高质心高度的测试效率和安全性，对该类测试系统在有限次、小角度条件下测试获得质心高度的数据处理方法进行了研究。提出灰色GM(1，1)模型与BP神经网络相结合的灰色BP神经网络模型的构建方法，采用该方法构建的预测模型，对质心......
    6. 《刀具磨损在线监测技术的探讨》PDF+DOC 主要介绍刀具磨损产生的危害，在刀具加工过程中监测刀具磨损变化情况，举例多传感器中电机电流和声发射传感器获取刀具在磨损过程中的准确数据，对刀具的磨损信号进行信息反馈，并及时做出应对处理。...
    7. 《基于CPN网络井口计量原油含水率预测模型》PDF+DOC 采用多传感器技术对井口计量装置中的影响原油含水率测量有关参量进行测定，提出基于BP神经网络和CPN网络建立原油含水率预测模型的方法，通过对输入网络的参量进行K均值处理，建立井口计量装置的原油含水率预测模型.仿真与实验结果表明：CPN网络可以取得更好地拟合精度和预测效果，明显优于BP网络模型。...
    8. 《神经网络预测方法在鱼雷系统传感器故障诊断中的应用》PDF+DOC 介绍了基于神经网络的时间序列预测器的传感器故障诊断方法。首先采用神经网络建立预测模型，然后利用预测值和传感器实际输出值之差判断传感器是否发生故障。分别使用BP和Elman两类神经网络，经过离线学习和在线学习对某传感器偏移故障进行检测，仿真试验表明该方法对传感器故障诊断行之有效。...
    9. 《物联网中基于KNN和BP神经网络预测模型的研究》PDF+DOC 物联网中，无线传感器网络由于环境、资源等因素的变化和限制，会导致部分数据异常或丢失，使数据传输的可靠性降低。因此常用的BP神经网络方法在根据最终获取数据进一步处理时的准确性不高。提出K近邻算法和BP神经网络相结合的二阶段预测模型，先使用K近邻算法对BP神经网络输入数据中异常或缺失数据进行估值和替换预......
    10. 《基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型》PDF+DOC 近年来，石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性，并实现对事故的早期预警，基于多传感器信息融合技术和灰色模型(GM)理论，建立出石油罐区安全监控预测模型。首先，研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法，并将其作为一级(特征级)融合模型，其次，介绍分......

    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。