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在自动化制造业生产中,刀具状态的监测具有十分重要的意义。在充分考虑对刀具状态密切相关的敏感特征参数的基础上,利用人工神经网络模型实现了刀具状态的监测。试验表明,该系统的错报率为6.3％,可有效地应用到工程实际中。最后,对系统的误差进行分析并提出了改进的方向。
基于人工神经网络的刀具状态监测系统
【摘 要】
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在自动化制造业生产中,刀具状态的监测具有十分重要的意义。在充分考虑对刀具状态密切相关的敏感特征参数的基础上,利用人工神经网络模型实现了刀具状态的监测。试验表明,该系统的错报率为6.3％,可有效地应用到工程实际中。最后,对系统的误差进行分析并提出了改进的方向。
【机 构】
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甘肃工业大学机电工程学院,甘肃工业大学
【出 处】
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机械工程学报
【发表日期】
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2002年08期
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