基于经验模态分解与神经网络的在线状态监测

• 作者: 谢锋云
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 神经网络模 状态监测 均方根
• 年，卷（期）: 2013,（24）
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TH133|TP391
• 字数: 379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2013.24.010

摘要

在机械加工过程，为了提高加工稳定性和精度，在线状态监测具有十分重要的作用。基于经验模态分解与神经网络模型，提出了一个在线状态监测方法。该方法将EMD分解的本征模态函数均方根作为机械加工特征量。为识别实时加工状态，以加工特征为神经网络的目标输入，建立起将IMF作为特征参数及把3种加工状态作为输出的3层后向神经网络模型。识别的结果显示，提出的方法能有效地识别加工状态。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢锋云	华东交通大学机电学院	35	96	5.0	7.0