基于小波分析和神经网络的刀具磨损预测

• 作者: 锁小红
• 来源期刊: 农业开发与装备
• 关键词: 切削力 小波分析 神经网络 刀具磨损 预测
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 科技纵横
• 页码范围: 67-69
• 页数: 3页
• 字数: 3336字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于多分辨率小波分析和BP神经网络的刀具磨损预测方法,采用多分辨率小波分析刀具不同磨损状态的切削力信号,提取其中增幅最大两个尺度上细节信号的能量和均方差作为BP神经网络的输入,通过自我识别法确定BP神经网络的最佳隐含层神经元数目,利用预先训练好的BP神经网络对刀具磨损状态进行预测.该方法能够建立刀具磨损状态与切削条件参数之间复杂的非线性函数关系,可实现一定切削条件下的刀具磨损状态预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	锁小红		29	47	4.0	6.0