【摘 要】
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提出了一种基于小波神经网络的切削刀具状态监测方法,即提取反映刀具磨损状态的特征参数,利用小波神经网络的非线性模型,实现在线状态监测;同时针对多输入输出问题带来的网络
【机 构】
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河北师范大学电子工程系,燕山大学电气工程学院,河北师范大学电子工程系,衡水师范高等专科学校计算机中心
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提出了一种基于小波神经网络的切削刀具状态监测方法,即提取反映刀具磨损状态的特征参数,利用小波神经网络的非线性模型,实现在线状态监测;同时针对多输入输出问题带来的网络规模大、收敛速度慢等问题,提出了一种网络优化算法,即采用改进的遗传算法寻找最优小波基元,从而简化小波网络并加快收敛.仿真实例证明该方法是有效的.
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