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基于小波网络的砂轮状态监测方法
引用本文:刘贵杰,巩亚东,王宛山.基于小波网络的砂轮状态监测方法[J].金刚石与磨料磨具工程,2003(3):21-24.
作者姓名:刘贵杰  巩亚东  王宛山
作者单位:1. 山东轻工业学院机电工程系,济南,250100;东北大学机械工程及自动化学院,沈阳,110004
2. 东北大学机械工程及自动化学院,沈阳,110004
基金项目:教育部科学技术研究重点资助项目 (2 0 0 0 32 )
摘    要:提出了一种基于小波神经网络和模糊控制的砂轮状态在线监测方法,该方法通过提取磨削加工过程中有关砂轮状态的声发射信号和功率信号,利用小波神经网络,实现砂轮状态的在线智能化监测;针对多输入输出带来的网络规模增大、收敛速度缓慢等问题,提出采用尺度参数的自适应调整法及平移参数的寻优搜索法,寻找最优小波基元,同时采用模糊自适应BP算法对训练速率系数η和惯性系数α进行在线调整,从而简化了小波网络,减少了学习次数,加快了网络的收敛速度,仿真结果证明了该方法的有效性。

关 键 词:砂轮  状态监测  小波网络  参数寻优搜索  模糊自适应BP算法  磨削加工
文章编号:1006-852X(2003)03-0021-04
修稿时间:2003年2月20日

ON-LINE INTELLIGENT MONITORING OF THE GRINDING WHEEL STATE BY WAVELET-NETWORK -BASED METHOD
Liu Guijie , Gong Yadong Wang Wanshan.ON-LINE INTELLIGENT MONITORING OF THE GRINDING WHEEL STATE BY WAVELET-NETWORK -BASED METHOD[J].Diamond & Abrasives Engineering,2003(3):21-24.
Authors:Liu Guijie  Gong Yadong Wang Wanshan
Affiliation:Liu Guijie 1,2 Gong Yadong 2 Wang Wanshan 2
Abstract:
Keywords:grinding wheel state  monitoring  wavelet network  optimizing parameter searching  fuzzy adapting BP algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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