作者：王战中,孙少华 单位：石家庄铁道大学 出版：《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2017年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSJZT2017010180 DOC编号：DOCSJZT2017010189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《基于SOM神经网络的发动机故障诊断》PDF+DOC2015年第08期 王书提,巴寅亮,郭增波 《基于温度传感标签的主轴热误差无线监测方法及试验》PDF+DOC2015年第14期 袁江,吕晶,邱自学,沈亚峰,刘传进,薛伯军 《基于炉衬测厚的炉腹温度在线检测传感器》PDF+DOC2017年第07期 潘刚,黄森,李义科,董大明,孙一博,李丽荣,孙采鹰 《LabVIEW设计中压力传感器的BP神经网络温度非线形校正》PDF+DOC2006年第04期 朱滨峰,徐桂云,李俊敏 《基于灰色理论的数控机床主轴热误差温度测点优化》PDF+DOC2013年第03期 赵昌龙 《倾角传感器温度特性研究》PDF+DOC2012年第10期 吴艳,郑学理,曾志强,张侃谕 《基于感知数据时域特征的WSNs故障被动诊断方法》PDF+DOC2015年第07期 李金荣,王国英,莫路锋 《SOM离散化和IGA优化神经网络传感器故障诊断》PDF+DOC2014年第05期 韩文虹,高淑婷 《高电压电缆接头温度预警系统设计》PDF+DOC2014年第05期 滕志军,何鑫,李国强,杜娜,高扬

    • 提出了基于SOM神经网络和复相关系数相结合的温度测点的优化算法，并应用于SV-48立式加工中心主轴测温点优化筛选。首先，在主轴上模拟布置温度传感器和Z轴位移传感器，在有限元分析的基础上得到了一系列温度和Z轴热位移仿真数据；然后，将温度数据输入到SOM神经网络聚类分组；最后利用复相关程度法将聚类的温度值与主轴Z轴热误差拟合，确定出机床热敏感点。研究结果表明，该方法简明易懂，有效减少了测温点的数量。

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