基于小波神经网络的刀具故障监测系统

• 作者: 喻俊馨 王计生 黄惟公
• 来源期刊: 新技术新工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 神经网络 刀具 监测
• 年，卷（期）: 2004,（8）
• 所属期刊栏目: 机械加工与自动化
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: TP212.16∶TP206.3
• 字数: 3182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5311.2004.08.007

摘要

用声发射传感器采集刀具的切削状态信号,用小波分析和神经网络技术对信号进行特征提取和仿真训练,并建立了基于小波神经网络的刀具故障监测系统.系统对已测得的刀具切削状态信号进行仿真试验,结果表明:系统对刀具故障的预报正确率为93.3%,可有效地应用到工程实践中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	喻俊馨	西华大学机械工程与自动化学院	25	217	8.0	14.0
2	黄惟公	西华大学机械工程与自动化学院	39	372	10.0	18.0
3	王计生	西华大学机械工程与自动化学院	13	190	7.0	13.0