【摘 要】
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提出了基于多信号特征的神经网络多故障综合诊断方法。给出了神经网络多输入并行处理模式分类器的原理及其学习算法，描述了刀具异常磨损和颤振两种故障的状态特征，并进行了试验
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提出了基于多信号特征的神经网络多故障综合诊断方法。给出了神经网络多输入并行处理模式分类器的原理及其学习算法，描述了刀具异常磨损和颤振两种故障的状态特征，并进行了试验考证。结果表明，新的方法适于多故障复杂状态的并行诊断，且性能优于传统方法，并具有故障判断阈值容易设置的特点。
A multi-fault comprehensive diagnosis method based on multi-signal features is proposed. The principle and learning algorithm of neural network multi-input parallel processing mode classifier are given. The state characteristics of abnormal wear and flutter of the cutter are described and tested. The results show that the new method is suitable for the parallel diagnosis of multi-fault complex states, and its performance is superior to the traditional method. The new method is easy to set fault threshold.
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