基于神经网络刀具磨损的多特征融合监控被引量：3

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摘要以切削力为依据 ,分别从时域、频域提取了切削力信号的峰值因子、Kurtosis系数和敏感频段带能量作为特征量进行钻削过程刀具磨损量的检测 ,讨论了特征信号随着刀具磨损量增加的变化规律 ,并将各个特征量构成的特征矢量输入改进的多层反传神经网络进行融合 ,实现钻削过程刀具磨损量的智能识别。

作者李鹏阳李言郑建明洪伟肖继明袁启龙

机构地区西安理工大学机仪学院

出处《现代电子技术》 2001年第3期36-39,共4页 Modern Electronics Technique

基金机械工业发展基金资助项目!项目编号 :CF0 0 13

关键词神经网络刀具磨损监控多特征融合

分类号 TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]

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