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小波包分解与Fuzzy ART神经网络在磨削振动监测中的应用

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针对磨削加工的特点,通过小波包进行振动信号细化分解,提取各尺度能量作为特征量.利用无导师学习的Fuzzy ART神经网络进行振动异常的辨识,在发生未知模式振动异常时,网络将产生新的类报警.与传统监测方法相比,该方法能对已知和未知的振动异常进行辨识报警,在实际磨削过程监控应用中效果良好.

著录项

来源
《北京工业大学学报》 |2008年第7期|678-681,707|共5页
作者
昝涛; 王民; 李刚; 费仁元;
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作者单位

北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京,100022;

北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京,100022;

北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京,100022;

北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京,100022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机辅助机械制造;模式识别与装置;
关键词
磨削加工; 小波包; 模式识别; Fuzzy ART神经网络;

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