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在分析小波理论及BP神经网络的基础上,进行了刀具磨损试验研究。在时频域对刀具磨损状态的特征信号进行提取和分析,获得了反映刀具磨损状态的特征信号。将此刀具磨损特征量作为BP神经网络的输入样本对网络进行学习训练,完成对刀具磨损状态的有效识别。实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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采用小波神经网络的刀具故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效的进行刀具状态监测,采用小波神经网络的松散型结合对刀具进行故障诊断。通过小波变换提取刀具磨损声发射(AE)信号的特征.即对AE信号进行小波分解,提取了5个频段的均方根值作为神经网络的输入,来识别刀具磨损状态。试验表明,均方根值完全可以作为刀具磨损过程中产生AE信号的特征向量。仿真结果表明,基于小波神经网络的刀具故障诊断对刀具磨损状态的识别效率高.该方法是有效的。 相似文献
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刀具状态监测是实现加工过程智能化的关键技术之一,其状态直接影响到工件的表面质量和加工效率。在切削加工过程中刀具的细微崩刃不易察觉但却对工件表面质量影响较大,针对该问题提出了一种基于多尺度卷积胶囊网络的方法实现刀具破损状态监测。首先通过采集振动信号来表征刀具的状态,然后在模型中通过多尺度卷积层初步提取信号特征,随后将特征胶囊化输入胶囊层中进一步挖掘特征中的隐藏信息,最终通过分类层识别刀具在不同切削参数下是否发生细微崩刃。实验结果表明,该方法能够在噪声环境中准确识别不同切削参数下切削刃是否微崩,并且识别精度优于卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)和宽核卷积神经网络(Convolution neural network with wide first-layer kernels, WDCNN)。 相似文献
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一种基于小波网络的切削刀具故障监测 总被引:12,自引:0,他引:12
提出了一种基于小波神经网络的切削刀具故障监测方法,即提取反映刀具磨损状态的多源特征参数,利用小波神经网络的非线性模型和学习机制,实现在线状态监测;同时针对故障诊断的多输入输出问题带来的网络规模增大、收敛速度慢等问题,提出一种网络优化算法,即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,从而简化小波网络并加快收敛,仿真实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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准确可靠地对刀具磨损状态进行监测和识别,有助于保证加工质量和加工效率。为提高刀具磨损状态识别精度,提出一种优化双向长短时记忆网络(NGO-BiLSTM)的刀具磨损状态识别新方法。NGO-BiLSTM核心思想就是通过北方苍鹰优化算法(NGO)对BiLSTM网络超参数进行自适应优化选取,从而解决BiLSTM网络超参数取值不同导致识别结果不稳定这一问题,进而提高BiLSTM的识别性能。通过刀具磨损状态识别实例对所提方法的有效性进行验证,结果表明:所提方法提高了识别精度,在5种评价指标上也是优于其它几种方法。 相似文献
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This study introduces a novel self-organizing recurrent interval type-2 fuzzy neural network (SRIT2FNN) for the construction of a soft sensor model for a complex chemical process. The proposed SRIT2FNN combines interval type-2 fuzzy logic systems (IT2FLSs) and recurrent neural networks (RNNs) to improve the modeling precision. The Gaussian interval type-2 membership function is used to describe the antecedent part of the SRIT2FNN fuzzy rule, and the consequent part is of the Mamdani type with an interval random number. An adaptive optimal clustering number of fuzzy kernel clustering algorithm based on a Gaussian kernel validity index (GKVI-AOCN-FKCM) is developed to determine the structure of the SRIT2FNN and fuzzy rule antecedent parameters, and the parameter learning of SRIT2FNN used the gradient descent method. Finally, the proposed SRIT2FNN is applied to the soft sensor modeling of ethylene cracking furnace yield in a typical chemical process. Comparisons between the SRIT2FNN and conventional fuzzy neural network (FNN) and interval type-2 fuzzy neural network (IT2FNN) are made via simulation experiments. The results show that the proposed SRIT2FNN performs better than the conventional FNN and IT2FNN. 相似文献
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基于模糊神经网络控制技术,本文设计了一种无刷直流电机的数字调速控制策略,该控制策略以二维模糊神经网络控制器为核心,结合了模糊控制和神经网络的特点,具有很强的模糊推理和自学习能力.根据该控制策略,设计了基于DSP的硬件电路,并进行了MATLAB的仿真,结果表明,采用模糊神经网络算法能取得令人满意的动静态性能,具有很强的鲁棒性和自适应性,为无刷直流电机的智能控制提供了新的理论依据. 相似文献
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Gao PuSchool of Mechatronics Lanzhou Jiaotong University Lanzhou ChinaLi YunhuaSchool of Automation Control Beijing University of Aeronauticsand Astronautics Beijing ChinaSheng WanxingChina Electric Power Research Institute Beijing China 《机械工程学报(英文版)》2004,17(3):472-476
Combining with the characteristic of the fuzzy control and the neural network control(NNC), a new kind of the fuzzy neural network controller is proposed, and the synthesis design method of the control law and fast speed learning algorithm of the parameters of networks are put forward. The output of the controller is composed of two parts, part one is derived on basis of the principle of sliding control, the lower order model and the estimated parameters of the plant are only required, part two is derived on basis FNN, it is used to compensate the uncertainties of the systems. Because new type of FNN controller extracts from the advantages of the intelligent control and model based sliding mode control, the numbers of adjusting parameters and the structure of FNN are simplified at large, and the practical significance and variation range are attached to each layer of the network and its connected weights, the control performance and learning speed are increased at large. The lightness of the conclusions 相似文献
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Ren FangYang ZhaojianXiong ShiboResearch Institute of Mechano-Electronic Engineering Taiyuan University of Technology Taiyuan China 《机械工程学报(英文版)》2003,16(3):321-324
The coal-rock interface recognition method based on multi-sensor data fusion technique is put forward because of the localization of single type sensor recognition method. The measuring theory based on multi-sensor data fusion technique is analyzed, and hereby the test platform of recognition system is manufactured. The advantage of data fusion with the fuzzy neural network (FNN) technique has been probed. The two-level FNN is constructed and data fusion is carried out. The experiments show that in various conditions the method can always acquire a much higher recognition rate than normal ones. 相似文献
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针对传统的依靠单一参数对密封状态监测的不足,利用模糊神经网络处理问题的能力,综合多种密封参数的信息,建立针对密封状态监测的模糊神经网络系统,提出基于模糊神经网络的故障诊断的方法。该方法确定泄漏量、端面温度、气膜厚度、阻封气泄漏量作为密封的监测参数,并确定各个参数的隶属函数;通过大量的历史数据、MAT-LAB模拟数据和专家知识分析得到各个特征参数值和修正值,建立5种密封状态的输出模式;通过隶属函数实现输入样本的模糊化;通过MATLAB编程来设计、优化神经网络结构,利用历史数据训练神经网络。通过实例分析验证了建立的模糊神经网络的实效性。 相似文献
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针对复杂化工过程中存在强非线性、多变量耦合、参数时变及大时滞等因素,导致监测变量软测量精度不高的问题,提
出了一种基于正则化 AdaBound 的区间二型模糊神经网络(RAIT2FNN) 软测量建模方法。 首先为了解决区间二型神经网络
(IT2FNN)结构难以确定的问题,提出了一种采用激励强度和相似度定义增长和删减指标的自组织产生规则的算法。 该算法利
用激励强度的大小决定是否产生规则,并根据相似度进行规则的删减从而确定了区间二型模糊神经网络的结构。 其次,本文提
出正则化和 AdaBound 相结合的算法对 RAIT2FNN 模型相关参数进行修正,使得不同参数具有有界的自适应学习速率。 最后将
RAIT2FNN 作为软测量模型应用于环己烷无催化氧化过程尾氧浓度预测问题中。 实验结果为测试时间为 0. 008 2,训练 RMSE
为 0. 018 2,测试 RMSE 为 0. 009 6,表明 RAIT2FNN 作为软测量模型具有预测及时且预测精度较高的优点。 相似文献