基于BP神经网络的不同转速下切削声音识别

• 作者: 杨根莲 黎向锋
• 来源期刊: 安徽科技学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 声音 识别 小波包 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 20-24
• 分类号: TH164
• 字数: 2935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8772.2011.04.005

摘要

机械加工发出的声音可用于制造过程智能化监控。加工时参数不同,发出的声音也不相同。对不同转速下切削声音加以识别,可为进一步综合考虑其它切削加工参数和条件下的声音识别打下基础。为识别不同转速下的切削加工声音,设计了一个三层BP神经网络,且先对采集声音进行小波包分解,求出分解后各频率段成分的能量,归一化处理后构成特征向量,再将处理后的信号分为训练样本集和测试样本集,对网络进行训练和测试。测试结果表明该网络具有训练速度快和识别准确率高的特点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎向锋		109	810	15.0	20.0
2	杨根莲		15	21	3.0	3.0