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基于切削力的小波神经网络刀具磨损状态监测
基于切削力的小波神经网络刀具磨损状态监测
作者:
杨永
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
切削力
小波变换
神经网络
刀具监测
摘要:
为了有效地进行刀具状态监测,采用小波神经网络对刀具进行故障诊断.通过小波变换提取刀具磨损切削力信号的特征,利用小波包分解技术对信号进行分析,得到有效的特征量作为BP神经网络的输入样本,并对网络进行学习训练,完成对刀具磨损状态的有效识别.仿真结果表明该方法是有效的.
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文献信息
篇名
基于切削力的小波神经网络刀具磨损状态监测
来源期刊
机床与液压
学科
工学
关键词
切削力
小波变换
神经网络
刀具监测
年,卷(期)
2009,(7)
所属期刊栏目
故障诊断与可靠性分析
研究方向
页码范围
250-251,269
页数
3页
分类号
TG7
字数
1989字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-3881.2009.07.082
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
杨永
广东技术师范学院机电学院
44
174
6.0
10.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
切削力
小波变换
神经网络
刀具监测
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
机床与液压
主办单位:
广州机械科学研究院
中国机械工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1001-3881
CN:
44-1259/TH
开本:
大16开
出版地:
广州市黄埔区茅岗路828号
邮发代号:
46-40
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
20801
总下载数(次)
44
总被引数(次)
104386
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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