本文關(guān)鍵詞：基于人工智能的刀具切削狀態(tài)的監(jiān)控研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

蘭州理工大學(xué) 碩士學(xué)位論文 基于人工智能的刀具切削狀態(tài)的監(jiān)控研究 姓名:李娜 申請學(xué)位級別:碩士 專業(yè):機(jī)械制造及其自動化 指導(dǎo)教師:鄔再新 20080403碩十學(xué)位論文 摘 要 本文對國內(nèi)外刀具監(jiān)控技術(shù)進(jìn)行了研究,著重研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在刀具監(jiān)控 技術(shù)中的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其極強(qiáng)的非線性映射能力,特別適合于復(fù)雜模式識別, 所以成為刀具狀態(tài)識別廣泛而強(qiáng)有力的工具。本文結(jié)合檢測系統(tǒng)的三大部分,即信 號檢測、特征提取、模式識別對刀具狀態(tài)檢測進(jìn)行了具體的研究。 本文的主要研究工作如下: ?首先分析了刀具切削狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展及國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀,確定了本課 題研究的意義。 ?通過對刀具磨損監(jiān)測方法的研究,確定了間接監(jiān)測信號方法的實施,并對刀 具加工過程中的各種傳感器進(jìn)行研究,對各種檢測信號進(jìn)行比較,最后選擇了電機(jī) 電流信號,為成功研究刀具的狀態(tài)奠定了堅實的基礎(chǔ)。 ?對所選信號進(jìn)行分析并提取信號特征,分別在時域,頻域及時頻域中對信號 進(jìn)行分析,提出用小波理論分析電機(jī)電流信號,有效的提取了刀具的信號特征,為 刀具狀態(tài)的診斷提供可靠依據(jù)。 ?結(jié)合了人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對網(wǎng)、網(wǎng)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,并在 中進(jìn)行仿真,比較了各種網(wǎng)絡(luò)在刀具狀態(tài)模式識別決策中的應(yīng)用。 最后結(jié)合本課題的結(jié)論,提出了改進(jìn)意見和方案。 關(guān)鍵詞:刀具監(jiān)控;小波;網(wǎng);網(wǎng);小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)摹于人鐳能的刀具切削狀態(tài)的監(jiān)控研究 鋤 , , . 曲 ? 叩 ,, . 姐 ., , 觚 .. , 弘..: . , . .,. 如 .. , 印 . , 仃 ..’.? ,、 .,撕 .. ,. :;; ; ; 碩十學(xué)位論文 附表索引 表.國外幾種典型刀具監(jiān)控儀系統(tǒng)表.學(xué)習(xí)樣本一 表.訓(xùn)練樣本.. 表.仿真出的值與實測值比較? 表.經(jīng)過歸一化的測試數(shù)據(jù)與樣本輸出數(shù)據(jù) 表.仿真出的值與實測值

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