文献类型：期刊文章

作　　者：李小俚[1,2] 姚英学[1,2] 袁哲俊[1,2]

机构地区：[1]昆明理工大学机械系 [2]哈尔滨工业大学

出　　处：《机械工程学报》

基　　金：国防基金资助;中科院机器人学开放实验室资助

年　　份：1998

卷　　号：34

期　　号：1

起止页码：59-63

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：1998054218863)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对切削过程中振动信号和ＡＥ信号的特点，利用小波分析技术提取信号深层特征，建立了新型的基于模糊推理的神经网络模型，该模型能融合振动和ＡＥ信号的特征和描述信号特征与刀具状态的非线性关系，以此识别刀具状态。试验表明小波模糊神经网络对提高在线刀具监控系统的可靠性极为有效。

关 键 词：小波 模糊神经网络 刀具监控  振动信号

分 类 号：TM502.35] TP18]