基于递归小波神经网络的刀具状态在线监测

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以超高斯函数为基础,构造出一类用递推公式进行小波变换的小波基,提出一个新的递归小波基,并对其时频特性进行了分析。基于框架小波神经网络理论,利用连续函数介值定理,构造出一种紧致型小波网络,并对其初始化与学习算法进行了研究。最后,对刀具AE信号进行递归小波分解,提取特征并应用小波网络识别刀具状态,识别率达到100%。
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