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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]
引文网络
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新技术新工艺
2003年 第10期
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