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摘要:
为了揭示数控机床主轴系统性能退化规律,准确评估主轴系统性能退化程度,采用动态模糊神经网络建立主轴系统性能退化模型.采用小波包对信号进行分解与重构,实现小波包去噪和频段分解,以小波包功率谱作为信号特征.通过融合振动信号、电流信号和声发射信号,利用动态聚类的数据预处理方法简化数据,采用滑动窗遗忘法与梯度下降法相结合训练评估模型,改善评估动态特性.仿真结果表明,性能退化评估结果准确,满足制定备件计划和主动维护的需要,具有工业推广价值.
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文献信息
篇名 数控机床主轴系统性能退化评估方法
来源期刊 振动、测试与诊断 学科 工学
关键词 主轴系统 性能退化 神经网络 评估方法 动态聚类
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 646-652
页数 7页 分类号 TH126|TP20
字数 5608字 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 H指数 G指数
1 许明恒 西南交通大学机械工程学院 123 1476 19.0 32.0
2 郭亮 西南交通大学机械工程学院 12 120 7.0 10.0
3 高宏力 西南交通大学机械工程学院 121 722 14.0 22.0
4 张筱辰 西南交通大学机械工程学院 10 60 5.0 7.0
5 黄海凤 西南交通大学机械工程学院 17 109 7.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
主轴系统
性能退化
神经网络
评估方法
动态聚类
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
振动、测试与诊断
双月刊
1004-6801
32-1361/V
南京市御道街29号
chi
出版文献量(篇)
2937
总下载数(次)
3
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26426
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