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基于人工神经网络的铣削磨损监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用铣削刀具磨损多参量信号进行预处理及特征量提取,采用特征融合方法建立信号级、模型级、特征级和融合级层次结构实验方案,通过样本训练模糊小波神经网络逼近系统,建立刀具补偿系统的最优控制策略,从而对被检测对象进行有效的识别与估计.由实验结果对比可见,人工神经网络模型的预测精度基本在范围之内.实验表明该模型适用于切削条件下的铣刀磨损监控,可以较准确地监控铣刀的剧烈磨损. 相似文献
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