【摘 要】
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提出利用神经网络非线性建模原理构建磨削故障在线监测模型,提取磨削过程声发射（AE）信号的FFT峰值、RMS峰值以及信号幅值偏差等特征值作为神经网络输入,磨削烧伤、颤振、砂轮钝
【基金项目】
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山东省优秀中青年科学家奖励基金（2004BS05012）,教育部科学技术研究重点资助项目（200032）
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提出利用神经网络非线性建模原理构建磨削故障在线监测模型,提取磨削过程声发射（AE）信号的FFT峰值、RMS峰值以及信号幅值偏差等特征值作为神经网络输入,磨削烧伤、颤振、砂轮钝化等磨削故障作为网络输出,神经网络的拓扑结构通过自架构方法建立.利用实验获得的典型数据训练和测试网络模型,结果表明,利用自架构方法获得的网络模型具有较高的磨削故障识别正确率,可用于磨削故障的在线监测.
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