人工神经网络在深孔加工状态监测中的应用

• 作者: 孙志英 王江萍
• 来源期刊: 新技术新工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 模式识别 深孔加工 状态监测 故障诊断
• 年，卷（期）: 2003,（10）
• 所属期刊栏目: 机械加工与自动化
• 页码范围: 5-7
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TG5
• 字数: 2124字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5311.2003.10.002

摘要

采用加速度传感器采集深孔加工过程中的水平方向振动信号,对其分别进行时域和频域分析,提取时域中振动信号的幅值和频域中特征频率谱峰作为特征量,并尝试采用BP神经网络对其进行模式识别,试验结果,表明人工神经网络判别的成功率可达90%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王江萍	西安石油大学机械工程学院	63	531	11.0	20.0
2	孙志英	西安石油大学机械工程学院	5	35	3.0	5.0