典型文献
基于改进遗传算法和LVQ网络的刀具故障诊断
文献摘要：
针对叠层材料钻削加工特点,提出一种通过改进遗传算法(SAMGA)优化学习向量量化(LVQ)网络的刀具磨损在线监测方法.该方法在刀具磨损监测实验过程中,采集制孔过程中的声发射信号与红外温度信号,利用小波包分解与主元分析法对采集到的信号进行滤波与降维处理,将处理后的信号特征作为输入特征向量导入到LVQ网络模型中,并通过改进遗传算法优化其初始权值与阈值.结果表明:SAMGA-LVQ模型相比BP网络对于刀具磨损的预测识别精度更高,改进遗传算法对LVQ网络优化后训练速度有明显提升,更适用于刀具磨损在线监测系统.
文献关键词：
钻削加工;刀具磨损;改进遗传算法;LVQ网络;故障诊断;在线监测
中图分类号：
作者姓名：
王文昊;李海伟;聂鹏;王焕棋;张锴锋
作者机构：
沈阳航空航天大学机电工程学院,辽宁 沈阳 110136;沈阳飞机工业(集团)有限公司,辽宁 沈阳 110136
文献出处：
引用格式：
[1]王文昊;李海伟;聂鹏;王焕棋;张锴锋-.基于改进遗传算法和LVQ网络的刀具故障诊断)[J].机械设计与制造工程,2022(08):60-64
A类：
SAMGA
B类：
改进遗传算法,LVQ,叠层材料,钻削加工,加工特点,优化学习,学习向量量化,监测方法,刀具磨损监测,制孔,声发射信号,红外温度,温度信号,小波包分解,主元分析法,降维处理,信号特征,输入特征,特征向量,导入到,遗传算法优化,权值与阈值,识别精度,网络优化,训练速度,在线监测系统
AB值：
0.316
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