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依据标准振动信号检测的刀具寿命实验数据集,应用变分模态分解信号处理方法自适应提取信号特征,结合神经网络方法建立预测模型,通过对比不同信号分解模态数对刀具磨损量预测结果的影响,并使用回归评价指标反映神经网络模型预测准确度,验证预测方法的有效性.
基于变分模态与神经网络的刀具寿命预测研究
【摘 要】
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依据标准振动信号检测的刀具寿命实验数据集,应用变分模态分解信号处理方法自适应提取信号特征,结合神经网络方法建立预测模型,通过对比不同信号分解模态数对刀具磨损量预测结果的影响,并使用回归评价指标反映神经网络模型预测准确度,验证预测方法的有效性.
【机 构】
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大连民族大学信息与通信工程学院,辽宁 大连 116600
【出 处】
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山西电子技术
【发表日期】
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2022年1期
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