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刀具磨损估计的多传感器融合神经网络方法研究 被引量:2

SENSOR FUSION VIA NEURAL NETWORKS FOR ESTIMATION OF TOOL WEAR
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摘要 研究了利用声发射、振动和电机功率信号经BP算法信息融合估计刀具磨损量的方法,采用简单有效的灰色模型关联分析法选择特征参数。 An information fusion from multiple sensors (acoustic emission,vibration and spindle motor power) via back propagation algorithm to estimate tool wear is presented.A simple efficient method,relevant analysis using grey model theory,is used to select the features.The influence of parameters on performance of network and the robustness with respect to noisy and inaccurate sensor information are investigated.
出处 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期120-122,共3页 Acta Aeronautica et Astronautica Sinica
基金 国家自然科学基金 航空科学基金
关键词 神经网络 特征选择 刀具磨损 仿真 artificial neural network feature selection tool wear estimation simulation
  • 相关文献

参考文献3

  • 1崔松涛,中国神经网络1993年学术大会论文集,1993年
  • 2雷鸣,华中理工大学学报,1993年,11卷,4期,280页
  • 3傅立,灰色系统理论及其应用,1992年

同被引文献23

引证文献2

二级引证文献14

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