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为了有效地进行刀具状态监测，采用小波神经网络对刀具进行故障诊断。通过小波变换提取刀具磨损切削力信号的特征，利用小波包分解技术对信号进行分析，得到有效的特征量作为BP神经网络的输入样本，并对网络进行学习训练，完成对刀具磨损状态的有效识别。仿真结果表明该方法是有效的。
基于切削力的小波神经网络刀具磨损状态监测
【摘 要】
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为了有效地进行刀具状态监测，采用小波神经网络对刀具进行故障诊断。通过小波变换提取刀具磨损切削力信号的特征，利用小波包分解技术对信号进行分析，得到有效的特征量作为BP神经
【机 构】
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广东技术师范学院机电学院,广东省高等学校科研型重点实验室
【出 处】
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机床与液压
【发表日期】
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2009年7期
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