【摘 要】
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提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的深孔镗削加工过程颤振监测方法。利用传感器采集蕴含加工过程状态信息的振动信号,采用短时傅里叶变换(sho
【基金项目】
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湖北省自然科学基金(2016CFB402);湖北汽车工业学院博士科研启动基金(BK201601);湖北汽车工业学院研究生创新基金(Y2017307)
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提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的深孔镗削加工过程颤振监测方法。利用传感器采集蕴含加工过程状态信息的振动信号,采用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)对采集的信号进行分析,得到的能量频谱图作为CNN模型的输入,建立了基于CNN的深孔镗削颤振监测模型,最后结合实际案例研究了CNN网络结构与参数对颤振监测准确率的影响。试验结果表明:通过STFT对原始信号分析得到的能量频谱图比原始信号能更有效地表征过
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