典型文献
基于BP神经网络的外圆磨削颤振在线识别和监测方法
文献摘要：
为提高机床磨削加工过程中对颤振现象识别的能力,提出一种基于BP(back propagation)神经网络模型的颤振识别方法.通过对加工过程中传感器采集到的高频声发射信号以及振动信号相关特征值的提取,获得关于颤振的多特征参数样本库,并用其对BP神经网络模型进行学习和训练,建立BP神经网络在线识别颤振的算法模型,实现对机床加工过程中是否发生颤振的在线监测和识别.试验结果表明:这种基于BP神经网络模型的颤振识别测试结果与磨削加工试验中的磨削颤振现象结果相符合.该方法能够有效地识别磨削加工过程中的颤振,并起到在线监测识别的作用.
文献关键词：
BP神经网络;外圆磨削;颤振;智能监测
中图分类号：
作者姓名：
朱欢欢;李厚佳;张梦梦;谭绍东;迟玉伦
作者机构：
上海工程技术大学高等职业技术学院,上海 200437;上海市高级技工学校 制造工程系,上海 200437;上海理工大学 机械工程学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]朱欢欢;李厚佳;张梦梦;谭绍东;迟玉伦-.基于BP神经网络的外圆磨削颤振在线识别和监测方法)[J].金刚石与磨料磨具工程,2022(01):104-111
A类：
B类：
外圆磨削,颤振,在线识别,监测方法,磨削加工,加工过程,现象识别,back,propagation,声发射信号,振动信号,多特征参数,样本库,网络在线,算法模型,机床加工,在线监测,相符合,监测识别,智能监测
AB值：
0.290345
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