| 基于循环神经网络的螺丝锁附状态检测 |
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| 引用本文： | 宋雪倩,周稻祥,韩晓红,李心宇. 基于循环神经网络的螺丝锁附状态检测[J]. 中北大学学报(自然科学版), 2020, 41(3). DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2020.03.007 |
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| 作者姓名： | 宋雪倩 周稻祥 韩晓红 李心宇 |
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| 作者单位： | 太原理工大学 大数据学院,山西 太原 030024,太原理工大学 大数据学院,山西 太原 030024,太原理工大学 大数据学院,山西 太原 030024,太原理工大学 大数据学院,山西 太原 030024 |
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| 摘 要： | 自动锁螺丝机是精密电子产品装配流水线的重要组成部分之一,而螺丝锁附状态的检测对整个流水线和电子产品质量起着举足轻重的作用.传统检测方法通常采用感应器或伸缩弹簧,具有检测类别单一、性能不稳定、实时性差等问题.鉴于此,本文提出一种基于循环神经网络的智能螺丝锁附状态检测方法,该方法以锁附过程产生的角度、扭矩、速度序列数据为研究基础,以循环神经网络为研究手段.研究结果表明本文模型相比传统检测方法,具有检测故障类别更多、检测方式更稳定、检测过程更快等优点.对OK、浮锁、未锁进和锁斜4种状态的检测达到了优良的准确率.
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| 关 键 词： | 螺丝锁附状态检测 序列数据分类 自动锁螺丝机 循环神经网络 |
Screw Locking State Detection Based on Recurrent Neural Network |
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| SONG Xue-qian,ZHOU Dao-xiang,HAN Xiao-hong,LI Xin-yu. Screw Locking State Detection Based on Recurrent Neural Network[J]. Journal of North University of China, 2020, 41(3). DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2020.03.007 |
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| Authors: | SONG Xue-qian ZHOU Dao-xiang HAN Xiao-hong LI Xin-yu |
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