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针对切削过程中振动信号和 AE信号的特点,提出一种基于小波分析和 BP神经网络的刀具磨损监测系统.该系统能融合振动和 AE信号的特征,描述信号特征与刀具状态的非线性关系,以此识别刀具状态.试验表明基于小波神经网络的刀具磨损状态监测系统是有效的.
基于小波神经网络监测刀具状态的研究
【摘 要】
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针对切削过程中振动信号和 AE信号的特点,提出一种基于小波分析和 BP神经网络的刀具磨损监测系统.该系统能融合振动和 AE信号的特征,描述信号特征与刀具状态的非线性关系,以
【机 构】
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燕山大学
【出 处】
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自动化与仪表
【发表日期】
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2003年3期
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