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针对微细电火花加工中的高频、微能、单一信号严重畸变等特点,提出了利用电压、电流信号的互补性特点,运用模糊逻辑控制规则,得出采样点的状态值,然后采用LVQ神经网络的分类功能,将采样点的状态值转化成加工间隙状态中所属的状态矢量,最后通过统计模型,得出电火花加工极间放电状态.
微细电火花加工间隙放电状态智能检测方法的研究
【摘 要】
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针对微细电火花加工中的高频、微能、单一信号严重畸变等特点,提出了利用电压、电流信号的互补性特点,运用模糊逻辑控制规则,得出采样点的状态值,然后采用LVQ神经网络的分类
【机 构】
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大连理工大学精密与特种加工教育重点实验室
【出 处】
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电加工与模具
【发表日期】
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2005年6期
【基金项目】
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中国科学院资助项目
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