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基于切削声音的刀具磨损状态识别研究
基于切削声音的刀具磨损状态识别研究
作者:
刘刚
原文服务方:
机械研究与应用
刀具磨损
切削声音信号
神经网络
摘要:
人工神经网络可以实现多特征信息的融合,将基于BP神经网络,建立各频率段能量百分比与刀具磨损的映射关系,进行刀具磨损状态识别的研究.最后在Labview环境下调用Matlab神经网络程序,初步实现了刀具磨损的识别.
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基于小波神经网络监测刀具状态的研究
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小波分析
刀具监测
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文献信息
篇名
基于切削声音的刀具磨损状态识别研究
来源期刊
机械研究与应用
学科
关键词
刀具磨损
切削声音信号
神经网络
年,卷(期)
2008,(6)
所属期刊栏目
应用与试验
研究方向
页码范围
51-54
页数
4页
分类号
TG71
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-4414.2008.06.018
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘刚
19
45
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节点文献
刀具磨损
切削声音信号
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械研究与应用
主办单位:
甘肃省机械科学研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1007-4414
CN:
62-1066/TH
开本:
大16开
出版地:
甘肃省兰州市城关区金昌北路208号
邮发代号:
创刊时间:
1988-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
7286
总下载数(次)
0
总被引数(次)
22351
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