小波包分解与Fuzzy ART神经网络在磨削振动监测中的应用
Application of Wavelet Packet and Fuzzy ART Neural Network to Vibration Exception Monitoring for Grinding Process作者机构：北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室北京100022
出 版 物：《北京工业大学学报》 (Journal of Beijing University of Technology)
年 卷 期：2008年第34卷第7期
页 面：678-681,707页
核心收录：
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 080202[工学-机械电子工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：国家自然科学基金(50675005) 北京市自然科学基金(3072005)
主 题：磨削加工 小波包 模式识别 Fuzzy ART神经网络
摘 要：针对磨削加工的特点,通过小波包进行振动信号细化分解,提取各尺度能量作为特征量.利用无导师学习的Fuzzy ART神经网络进行振动异常的辨识,在发生未知模式振动异常时,网络将产生新的类报警.与传统监测方法相比,该方法能对已知和未知的振动异常进行辨识报警,在实际磨削过程监控应用中效果良好.
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