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人工神经网络在深孔加工状态监测中的应用

Application of Artificial Neural Networks in Condition Monitoring of the Deep Hole Machining

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摘要采用加速度传感器采集深孔加工过程中的水平方向振动信号 ,对其分别进行时域和频域分析 ,提取时域中振动信号的幅值和频域中特征频率谱峰作为特征量 ,并尝试采用BP神经网络对其进行模式识别 ,试验结果 ,表明人工神经网络判别的成功率可达 90

作者王江萍孙志英

机构地区西安石油大学机械工程学院

出处《新技术新工艺》北大核心 2003年第10期5-7,共3页 New Technology & New Process

关键词神经网络模式识别深孔加工状态监测故障诊断加速度传感器刀具 neural network,pattern recognition,deep hole machining ,condition monitoring,fault diagnosis

分类号 TG52 [金属学及工艺—金属切削加工及机床] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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新技术新工艺

2003年第10期

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