【摘 要】
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首先,论文概览了也具状态监控的历史及发展状况,针对所确定的诊断方案,从原始功率及AE信号源中选取出对刀具状态较为敏感的特征信号,并提出相应的信号处理方案;其次,确定了以
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首先,论文概览了也具状态监控的历史及发展状况,针对所确定的诊断方案,从原始功率及AE信号源中选取出对刀具状态较为敏感的特征信号,并提出相应的信号处理方案;其次,确定了以分级BP网络与模糊评判相结合的方案.方案主要考虑到BP网络在模式识别中可起的分类器作用,并且应于网络输出值的模糊性采取模糊评判来确定刀具状态;第三,在通用微机Windows平台上建立了ANN-模糊评判刀具状态监控系统,编制了包括信号采集、信号处理、BP网络计算及模糊评判等部分在内的应用程序模块.初步实验表明,系统各模块均能正确实现既定功能.其结果亦易于进一步扩充改进.
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