| 基于小波神经网络的刀具切削状态特征识别 |
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| 引用本文： | 王计生,黄惟公,喻俊馨,魏远文.基于小波神经网络的刀具切削状态特征识别[J].西华大学学报(自然科学版),2004,23(4):32-35. |
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| 作者姓名： | 王计生 黄惟公 喻俊馨 魏远文 |
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| 作者单位： | 1. 西华大学机械工程与自动化学院
2. 西华大学交通与汽车工程学院,四川,成都,610039 |
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| 基金项目： | 西华大学人才培养项目基金资助(0422137)。 |
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| 摘 要： | 利用小波分析技术提取刀具状态信号特征量,用神经网络技术对信号的特征量进行训练仿真。结果表明,该方法实现了对刀具切削状态的特征识别。
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| 关 键 词： | 小波分析 神经网络 刀具 特征识别 |
| 文章编号： | 1000-5722(2004)04-0032-04 |
| 修稿时间： | 2003年5月9日 |
The Characteristics Identification of Tool Cutting Conditions Based on Wavelet Analysis |
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| WANG Ji-sheng,HUANG Wei-gong,YU Jun-xin,WEI Yuan-wen.The Characteristics Identification of Tool Cutting Conditions Based on Wavelet Analysis[J].Journal of Xihua University:Natural Science Edition,2004,23(4):32-35. |
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| Authors: | WANG Ji-sheng HUANG Wei-gong YU Jun-xin WEI Yuan-wen |
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| Affiliation: | WANG Ji-sheng~1,HUANG Wei-gong~1,YU Jun-xin~1,WEI Yuan-wen~2 |
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| Abstract: | The charateristics components of tool state signals are abstracted using wavelet analysis technology and the components are trained with simulation by Neural-Nelwork technology.The results obtained show that the characteristics identification of tool cutting conditions is attained by the approach. |
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| Keywords: | wavelet analysis Neural-Networks tool characters identified |
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