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针对切削过程中振动信号和ＡＥ信号的特点，利用小波分析提取信号深层特征，建立了新型的基于模糊推理的神经网络模型。模型能融合振动和ＡＥ信号的特征描述信号特征与刀具状态的非线性关系。以识别刀具状态。试验表明小波模糊神经网络对提高在线刀具监控系统的可靠性极为有效。
基于小波模糊神经网络刀具监控系统研究
【摘 要】
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针对切削过程中振动信号和ＡＥ信号的特点，利用小波分析提取信号深层特征，建立了新型的基于模糊推理的神经网络模型。模型能融合振动和ＡＥ信号的特征描述信号特征与刀具状态的非线性关
【机 构】
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昆明理工大学机械系,哈尔滨工业大学
【出 处】
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机械工程学报
【发表日期】
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1998年1期
【基金项目】
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国防基金资助,中科院机器人学开放实验室资助
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