基于神经网络的多特征融合刀具磨损量识别

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：采用切削力信号监测钻削过程钻头的磨损量,分别从时域、频域提取了切削力信号的均值、方差、峭度系数和特定频段能量作为刀具磨损的特征信号,讨论了特征信号随着刀具磨损量增加的变化规律,并将各个特征信号构成的特征矢量输入多层反传神经网络进行融合,实现钻削过程刀具磨损量的智能识别.试验结果表明该方法能有效实现多特征融合,但识别精度和推广能力有待进一步提高.http://www.cqvip.com//QK/91060X/200201/5947496.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：神经网络 神经网 cqvip HTML 大家共享 钻头 磨损 特征 神经网络 智能识别