【摘 要】
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利用多传感器信息融合技术,通过模糊分类的方法对不同的磨削条件进行模糊化处理,构建了砂轮钝化监测多传感器融合系统结构;应用BP神经网络将磨削过程中声发射、磨削力和功率
【机 构】
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东北大学机械工程与自动化学院,丹东贝特自动化工程仪表有限公司
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利用多传感器信息融合技术,通过模糊分类的方法对不同的磨削条件进行模糊化处理,构建了砂轮钝化监测多传感器融合系统结构;应用BP神经网络将磨削过程中声发射、磨削力和功率传感器信号合理融合,提出了自适应变学习率策略,将其神经网络输出的信号特征值作为表征砂轮钝化状态识别的判据,进行了砂轮钝化监测实验.结果表明,使用多传感器信息融合方法比使用单一传感器方法识别率高,监测效果好,并可实现智能监控和及时修整砂轮.
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