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基于经验模式分解和BP神经网络的刀具状态监测方法
  • 115
  • 作者

    钟华燕舒阳欢周广林

  • 单位

    黑龙江科技大学机械工程学院黑龙江科技大学工程训练与基础实验中心

  • 摘要
    为提高刀具检测识别率,采用经验模式分解法分解不同状态刀具的切削声音信号,计算各信号分量的能量百分比,形成特征向量。利用三次样条插值方法对特征向量进行插值,插值后的特征向量保留了原始信号的所有特征成分,应用BP神经网络识别刀具的状态。实验结果表明:经验模式分解方法和BP神经网络相结合可以有效识别铣刀状态,平均识别率达86%。
  • 关键词

    铣削加工刀具状态监测经验模式分解BP神经网络

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金项目(51075128)；黑龙江省自然科学基金项目(E201328)；
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