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基于小波神经网络的航空刀具磨损状态识别
基于小波神经网络的航空刀具磨损状态识别
作者:
孙宝林
徐涛
聂鹏
谌鑫
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
航空加工
刀具磨损
小波神经网络
状态识别
摘要:
针对航空零件的加工特点,采集刀具在不同磨损状态下的声发射(AE,Acoustic Emission)信号,对AE信号进行时频分析和小波变换,运用快速傅里叶变换(FFT,FastFourier Transform)以及db8小波5层分解,提取AE信号幅值的均方根和主能量频段的能量作为特征向量,对特征向量进行归一化处理后作为输入向量对小波神经网络进行训练.小波神经网络运用参数调整算法,在权值和阈值的修正中加入动量项,测试结果表明:AE信号对刀具磨损敏感的频率范围在10-150 kHz,网络实际输出与期望结果的误差小于0.03,该方法能够对刀具不同磨损状态进行正确的识别.
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文献信息
篇名
基于小波神经网络的航空刀具磨损状态识别
来源期刊
北京航空航天大学学报
学科
工学
关键词
航空加工
刀具磨损
小波神经网络
状态识别
年,卷(期)
2011,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
106-109
页数
4页
分类号
TP206.3
字数
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
徐涛
40
180
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聂鹏
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3
谌鑫
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研究主题发展历程
节点文献
航空加工
刀具磨损
小波神经网络
状态识别
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
北京航空航天大学学报
主办单位:
北京航空航天大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-5965
CN:
11-2625/V
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院路37号
邮发代号:
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
6912
总下载数(次)
23
总被引数(次)
69992
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