【摘 要】
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为了在缝纫过程中对产品进行监测识别,提高缝纫产品质量,课题组提出了一种基于BP神经网络的缝纫工序状态识别方法。首先采集正常工况下缝纫机伺服电机驱动电流信号,将采集到
【机 构】
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西安工程大学机电工程学院,西安工程大学西安市现代智能纺织装备重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFB1707205),陕西省教育厅科研计划项目(17JK0321),西安市现代智能纺织装备重点实验室(2019220614SYS021CG043)。
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为了在缝纫过程中对产品进行监测识别,提高缝纫产品质量,课题组提出了一种基于BP神经网络的缝纫工序状态识别方法。首先采集正常工况下缝纫机伺服电机驱动电流信号,将采集到的信号进行时域、频域分析,从中提取出缝纫工序状态相关性较好的几个特征量,将其组成敏感特征向量;然后搭建BP神经网络进行训练学习来识别多种未知工序状态。实验表明该方法能够准确识别分类缝纫工序状态,实现了远程工作状态监测。
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