基于模糊神经网络的刀具数据库系统设计

为使金属切削系统日趋智能化,本文以重型刀具数据库系统为对象,在分析模糊神经网络基础上,建立了基于模糊神经网络技术的刀具数据库系统模型,实现了模糊神经网络技术在刀具数据库中的应用．通过本系统,可根据加工实际要求选择合适的刀具,并可以缩短刀具的设计时间,提高加工效率、延长刀具寿命．     

小波分析在多传感器组合导航故障检测中的应用

针对组合导航系统中传感器众多，故障发生时难以辨识等特点，运用多小波分析技术，对各传感器的状态信号作并行小波分析，从而得以在较短时间内发现故障点，并且保证了在故障排除过程中组合导航系统的正常运行，基本上满足实时性的实用性的要求。     

利用神经模糊系统从数据中挖掘模糊逻辑

提出一种利用神经模糊系统从实验记录的曲线或者数据中挖掘模糊逻辑规则的方法．首先根据生产控制系统的实验记录的曲线或者数据，初步确定一个“if…then”模糊逻辑规则模型；然后利用具有非线性特性的神经网络和模糊推理中的模糊逻辑运算，构造了一个神经模糊系统；通过有导师的误差反向传输学习，将训练后的神经模糊系统的网络联接权的变化结合为模糊逻辑规则的变化和修改，从而实现了从实验记录的曲线或者数据中推理、归纳的模糊逻辑控制规则。     

多传感器数据融合技术在智能压力检测中的应用

传感器之间大都相互影响，存在交叉干扰，这将直接导致传感器稳定性下降，以及测量精度降低等。提出一种基于神经网络的多传感器数据融合技术处理方法，并将其应用到智能压力检测系统中。通过对融合前后的数据进行比较分析，表明该方法大大降低了交叉干扰，有效提高了测量精度，达到了预期效果。     

信息融合在燃料电池传感器故障识别中的应用

以燃料电池发动机控制系统为背景，以该系统的多种传感器为研究对象，利用神经网络信息融合的方法，构建了传感器的在线故障识别模型，给出了其算法：用MATLAB仿真验证了所给方案的有效性．能有效地识别传感器的故障，为系统获取有效的测量数据奠定了基础；     

径向基函数网络在传感器故障检测中的应用

目的应用单一传感器信号检测控制系统中的传感器故障．方法采用由径向基函数网络组成一种神经预测器,神经预测器采用由ｎ均值分簇和Ｋａｌｍａｎ组成的混合算法在线对传感器信号进行学习,并在此基础上预测传感器输出,神经预测器的预测输出和传感器实际输出值之差如果大于一个阈值,则可检测出相应的传感器发生了故障．故障检测阈值的选取与噪声方差和可能的预测误差有关．结果与结论计算机仿真结果表明该方法有效地检测出了水翼艇动力装置中的陀螺故障     

神经网络技术在设备故障诊断中的应用进展

概述了国内外设备故障诊断的发展状况、神经网络在设备故障诊断的发展状况．对于复杂的故障，单一的神经网络诊断很难得出准确结果，考虑到旋转机械故障的复杂性，因而将集成神经网络应用于机械故障诊断中．考虑到设备故障的复杂性，利用集成神经网络对旋转机械故障进行诊断并对集成神经网络在设备故障诊断中的应用进行了预测．     

神经模糊理论在模糊建模中的应用

在模糊建模的辨识算法研究中,大多采用的是模糊系统,但因其缺乏自学习和自适应能力,要研究和建立精度较高的模糊模型比较困难,而神经网络可直接从样本中进行有效的学习,并优化模糊系统的性能.为此,将给定的系统数据应用聚类的方法,从大量的数据中抽取固定特征,应用神经模糊理论辨识系统,研究表明:建立的模糊模型可较好的逼近实际系统.     

模糊神经网络技术在铝电解故障诊断中的应用

目的为了提高生产效率、降低成本、安全生产，通过对铝电解故障进行有效的检测和预报，减少铝电解过程中阳极效应、热槽、冷槽故障的发生．方法通过对铝电解故障发生机理和故障发生时相关特征量变化趋势的分析，基于模糊逻辑理论。建立了多级模糊故障检测模型，采用BP神经网络建立了故障分类模型，实现对铝电解故障的检测和预报．结果降低了模糊系统的维度，减少了规则数量，采用多级模糊与神经网络相结合的故障诊断预报的方法，提前了预报时间，提高了预报准确率．结论铝电解模糊神经网络故障诊断方法，有效地降低铝电解的故障发生率，降低了能耗，提高了铝的产量和质量，具有良好的应用前景．     

神经和模糊技术在车牌识别中的应用

文章分别使用模糊控制和神经网络的方法设计车牌识别软件系统，在此基础上，构造了神经，模糊系统，用神经网络训练得到模糊集的参数的优化值，实验表明神经，模糊系统可很好地识别一般字符，此方法可推广使用到数字或其他文字图像识别中去。     

模糊神经网络推理技术及在故障诊断中的应用

分析了故障诊断中基于符号表示的常规推理技术和基于神经连接的神经网络推理技术的不同特点并进行了优劣比较；详细考察了用于推理的模糊神经网络基本构造及逻辑基础；给出了基于纯模糊逻辑系统和Takagi—Sugeno模糊逻辑系统的几种常用模糊神经网络推理模型；最后应用一种网络结合max-min算法分析了一个故障诊断实例，并得出较好的结果。     

A Fuzzy Neural Network for Drilling Tool Condition Monitoring

oroItisoneofthemostimpoItantissuesforautomaiontodevelopaneffectivemeanstomonitor,",,ry}7l2:-ditionstoavoidmprqUalityandsystemdha:}5].ThisPaPerconcentIaesonmonitoringofhathdrillingtDOlbreakageandwear.DrillingpmeessisacomPlicateddy-naInicpmeesswithvariousnoIilinearihes,anddrillingconditionsare"fha"...tS[6].ontheotherhand,...'talnetworkisesPeCiallysuitabletodealwithnonlinearihesofdriningpmeessandfhazysettheoryissuitabletodealwith"fhazy"eventSofdrillingprocess.ThisPaPerproposesanewdrillingco…     

大切深抗冲击新型PCBN粗车刀的研制及其应用

介绍了大切深抗冲击新型ＰＣＢＮ粗车刀。经试验表明,该车刀可以经受上万次的冲击而不崩刃,切削深度可达３ｍｍ,该刀具有的寿命是硬质合金刀具有寿命的３０－１００倍。     

基于高速切削技术中刀具材料性能的研究与应用

高速切削是先进制造技术中最重要的加工工艺之一,而刀具材料是实现这一工艺的关键,结合国内外研究情况,对高速切削刀具材料的种类、性能、发展和应用情况进行了综合评述,并总结了高速切削刀具材料当前的研究特点及发展趋势。     

数控工具系统的编码及实现方法

数控工具系统的管理直接关系到数控机床性能和效率的发挥,也是柔性制造系统(FMS)和并行工程控制系统(PE) 极其关心的问题。为此,需要对数控工具系统进行编码,以实现计算机管理。作者提出了一种由产品型号构造编码的方法。该编码层次清晰,结构紧凑,可扩展性好,便于计算机处理     

线性判别函数对刀具监视中声发射信号的分析

在全自动化制造系统中，为了保证系统运行的稳定性、可靠性，必须对刀具磨损进行在线监视。声发射是近年来刀具监视研究中发展的最重要的技术之一。本文用时间序列的分析方法对刀具切削中的声发射信号建立自回归模型，用线性判别函数进行类别分析实现对工具的监视实验证明，所用方法是可行的。     

切削用量模糊优化计算

针对切削过程的复杂动态过程，考虑切削过程中各物理量以及试验公试中各种系数具有的不确定性，将一般的约束条件处理成一种弹性约束，或称模糊约束，引入带模糊约束条件的切削用量优化问题，构造出各类模型约束的隶属函数以及模糊目标函数的隶属函数，建立了精加工阶段的切削用量模糊优化模型以及用模糊集交运算求解的数学模型。最后进行了实例计算。     

模糊理论在切削加工中的应用

利用模糊数学理论,通过对切削加工的分析,建立一套综合评判模型,以优化多因数多水平的切削加工参数。     

金属陶瓷在竹木切削刀具上的应用研究

采用高性能金属陶瓷材料研制出的新型竹木切削刀具的使用寿命是硬质合金刀具的3－5倍,已成功地在生产实践中应用。