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刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性. 相似文献
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在流程工业生产中,移动物料计量信息的传输普遍采用电台和无线模块。接收电台周围环境严重影响计量信息的传输效果,尤其是钢结构厂房、电磁干扰区内,数据传输过程中的丢包率、误码率相当严重。本文提出一种多节点分布式传输方法,根据各个生产作业区环境条件设置相应的WIFI节点数,实现对作业区的无线信号覆盖。网络覆盖区内无线模块、PDA终端(PDA)、终端查询设备通过节点工作频段和阵列天线自适应调节,实现数据传输最佳化。铜熔炼生产现场测试表明,此种传输方法可以有效消除周围环境的电磁干扰,数据丢包率低于0.1%。 相似文献
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针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题,提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色(RTCP)算法灰度化图像,然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点,最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符,根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上,所提算法与尺度不变特征变换(SIFT)算法、加速鲁棒特征(SURF)算法、"风"(KAZE)算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明:随着图像亮度差异的增加,SIFT算法、SURF算法、"风"(KAZE)算法和ORB算法匹配正确率下降迅速,所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%;所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高,平均耗时为23.47 s,匹配速度不及另外四种算法,但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中,所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。 相似文献