基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术在机床刀具磨损监测中的应用

• 作者: 储开宇 周金华 张静 王殿
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 神经网络 多传感器融合 刀具磨损
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 261-263
• 页数: 3页
• 分类号: TP277
• 字数: 3059字
• 语种: 中文

摘要

将一种基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术应用于刀具磨损监测系统.介绍了小波分析和神经网络的理论基础;给出了刀具磨损在线监测系统的组成和基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术在刀具磨损在线监测系统应用过程.多种传感器采集的信号通过小波分析提取其特征值,将特征值作为神经网络的输入,对比识别刀具磨损状态.经实验验证,基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术能有效识别刀具磨损状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张静		29	207	7.0	13.0
2	王殿		7	50	3.0	7.0
3	储开宇		24	326	9.0	17.0
4	周金华		2	20	2.0	2.0