钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
文献导航
学科分类
>
综合
工业技术
科教文艺
医药卫生
基础科学
经济财经
社会科学
农业科学
哲学政法
社会科学II
哲学与人文科学
社会科学I
经济与管理科学
工程科技I
工程科技II
医药卫生科技
信息科技
农业科技
数据库索引
>
中国科学引文数据库
工程索引(美)
日本科学技术振兴机构数据库(日)
文摘杂志(俄)
科学文摘(英)
化学文摘(美)
中国科技论文统计与引文分析数据库
中文社会科学引文索引
科学引文索引(美)
中文核心期刊
cscd
ei
jst
aj
sa
ca
cstpcd
cssci
sci
cpku
默认
篇关摘
篇名
关键词
摘要
全文
作者
作者单位
基金
分类号
搜索文章
搜索思路
钛学术文献服务平台
\
学术期刊
\
工业技术期刊
\
机械与仪表工业期刊
\
现代制造工程期刊
\
基于小波包和 BP 神经网络的刀具磨损状态识别
基于小波包和 BP 神经网络的刀具磨损状态识别
作者:
周芸梦
库祥臣
段明德
高鹏磊
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
刀具磨损
监测
小波包
神经网络
摘要:
刀具磨损状态影响金属切削过程,因此监测刀具磨损状态对提高产品质量有着重要的意义。设计刀具磨损状态监测系统,利用传感器采集刀具振动信号,通过小波包对振动信号进行数据分析,并把不同频段的能量值作为刀具磨损状态的特征值,建立BP神经网络,从而在刀具磨损状态和振动信号特征向量之间建立映射关系,完成刀具磨损状态的监测。利用C++Builder和Matlab软件混合编程实现了系统的功能。试验表明,系统运行良好,能够对刀具磨损状态进行正确识别。
暂无资源
收藏
引用
分享
推荐文章
基于小波神经网络监测刀具状态的研究
神经网络
小波分析
刀具监测
振动信号
AE信号
基于小波包分析和BP神经网络的中医脉象识别方法
脉象识别
BP神经网络
小波包分析
基于小波包和改进 BP 神经网络算法的电机故障诊断
故障诊断
小波变换
神经网络
电机
基于小波包和改进BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法
小波包
BP神经网络
Levenberg?Marquardt
滚动轴承
故障诊断
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于小波包和 BP 神经网络的刀具磨损状态识别
来源期刊
现代制造工程
学科
工学
关键词
刀具磨损
监测
小波包
神经网络
年,卷(期)
2014,(12)
所属期刊栏目
制造技术/工艺装备
研究方向
页码范围
68-72
页数
5页
分类号
TP206
字数
3153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
段明德
河南科技大学机电工程学院
65
285
9.0
14.0
2
库祥臣
河南科技大学机电工程学院
35
146
6.0
10.0
3
高鹏磊
河南科技大学机电工程学院
2
23
2.0
2.0
4
周芸梦
河南科技大学机电工程学院
2
13
2.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(26)
共引文献
(26)
参考文献
(5)
节点文献
引证文献
(11)
同被引文献
(30)
二级引证文献
(13)
1990(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1992(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1995(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1999(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2000(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2001(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2002(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2003(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2005(4)
参考文献(0)
二级参考文献(4)
2006(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2007(4)
参考文献(1)
二级参考文献(3)
2008(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2009(3)
参考文献(2)
二级参考文献(1)
2010(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2012(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2014(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2016(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2017(4)
引证文献(2)
二级引证文献(2)
2018(3)
引证文献(1)
二级引证文献(2)
2019(13)
引证文献(6)
二级引证文献(7)
2020(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
刀具磨损
监测
小波包
神经网络
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
现代制造工程
主办单位:
北京机械工程学会
北京市机械工业局技术开发研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-3133
CN:
11-4659/TH
开本:
大16开
出版地:
北京市西城区核桃园西街36号301A
邮发代号:
2-431
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
9080
总下载数(次)
14
总被引数(次)
50123
期刊文献
相关文献
1.
基于小波神经网络监测刀具状态的研究
2.
基于小波包分析和BP神经网络的中医脉象识别方法
3.
基于小波包和改进 BP 神经网络算法的电机故障诊断
4.
基于小波包和改进BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法
5.
基于细胞神经网络刀具磨损图像处理的研究
6.
基于小波变换和BP神经网络的室性早搏(PVC)识别
7.
提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法
8.
基于神经网络刀具磨损的多特征融合监控
9.
基于Elman神经网络的刀具磨损状态识别技术
10.
基于图像小波包信息熵和遗传神经网络的气-液两相流流型识别
11.
小波包和BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用
12.
基于BP神经网络的管制员疲劳状态识别研究
13.
基于小波神经网络的切削刀具磨损识别
14.
基于小波混沌神经网络的语音识别
15.
基于小波包-神经网络的电厂发电机组故障诊断研究
推荐文献
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
根据相关规定,获取原文需跳转至原文服务方进行注册认证身份信息
完成下面三个步骤操作后即可获取文献,阅读后请
点击下方页面【继续获取】按钮
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
原文合作方
继续获取
获取文献流程
1.访问原文合作方请等待几秒系统会自动跳转至登录页,首次访问请先注册账号,填写基本信息后,点击【注册】
2.注册后进行实名认证,实名认证成功后点击【返回】
3.检查邮箱地址是否正确,若错误或未填写请填写正确邮箱地址,点击【确认支付】完成获取,文献将在1小时内发送至您的邮箱
*若已注册过原文合作方账号的用户,可跳过上述操作,直接登录后获取原文即可
点击
【获取原文】
按钮,跳转至合作网站。
首次获取需要在合作网站
进行注册。
注册并实名认证,认证后点击
【返回】按钮。
确认邮箱信息,点击
【确认支付】
, 订单将在一小时内发送至您的邮箱。
*
若已经注册过合作网站账号,请忽略第二、三步,直接登录即可。
期刊分类
期刊(年)
期刊(期)
期刊推荐
一般工业技术
交通运输
军事科技
冶金工业
动力工程
化学工业
原子能技术
大学学报
建筑科学
无线电电子学与电信技术
机械与仪表工业
水利工程
环境科学与安全科学
电工技术
石油与天然气工业
矿业工程
自动化技术与计算机技术
航空航天
轻工业与手工业
金属学与金属工艺
现代制造工程2022
现代制造工程2021
现代制造工程2020
现代制造工程2019
现代制造工程2018
现代制造工程2017
现代制造工程2016
现代制造工程2015
现代制造工程2014
现代制造工程2013
现代制造工程2012
现代制造工程2011
现代制造工程2010
现代制造工程2009
现代制造工程2008
现代制造工程2007
现代制造工程2006
现代制造工程2005
现代制造工程2004
现代制造工程2003
现代制造工程2002
现代制造工程2001
现代制造工程2000
现代制造工程2014年第9期
现代制造工程2014年第8期
现代制造工程2014年第7期
现代制造工程2014年第6期
现代制造工程2014年第5期
现代制造工程2014年第4期
现代制造工程2014年第3期
现代制造工程2014年第2期
现代制造工程2014年第12期
现代制造工程2014年第11期
现代制造工程2014年第10期
现代制造工程2014年第1期
关于我们
用户协议
隐私政策
知识产权保护
期刊导航
免费查重
论文知识
钛学术官网
按字母查找期刊:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他
联系合作 广告推广: shenyukuan@paperpass.com
京ICP备2021016839号
营业执照
版物经营许可证:新出发 京零 字第 朝220126号