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基于多传感器融合的磨削砂轮钝化的智能监测  
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【英文篇名】 Intelligent Monitoring for Grinding wheel Passivation Based on Multi-sensor Fusion
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【作者】 巩亚东; 吕洋; 王宛山; 朱晓峰;
【英文作者】 GONG Ya dong 1; LU Yang 1; WANG Wan shan 1; ZHU Xiao feng 2(1. School of Mechanical Engineer & Automation; Northeastern University; Shenyang 110004; China; 2. Dandong Best Automatic Engineering & Meter Ltd.; Co.; Dandong 118000; China. Correspondent: GONG Ya dong; associate professor; E mail: gongyd024?@?sohu.com);
【作者单位】 东北大学机械工程与自动化学院; 丹东贝特自动化工程仪表有限公司 辽宁沈阳; 辽宁沈阳; 辽宁丹东;
【文献出处】 东北大学学报 , JOURNAL OF NORTHEASTERN UNIVERSITY, 编辑部邮箱 2003年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 多传感器融合; 砂轮钝化; 模糊分类; BP神经网络; 智能监测; 磨削;
【英文关键词】 multi sensor fusion; wheel passivatio; fuzzy classifying; BP neural network; intelligent monitoring; grinding;
【摘要】 利用多传感器信息融合技术 ,通过模糊分类的方法对不同的磨削条件进行模糊化处理 ,构建了砂轮钝化监测多传感器融合系统结构 ;应用BP神经网络将磨削过程中声发射、磨削力和功率传感器信号合理融合 ,提出了自适应变学习率策略 ,将其神经网络输出的信号特征值作为表征砂轮钝化状态识别的判据 ,进行了砂轮钝化监测实验·结果表明 ,使用多传感器信息融合方法比使用单一传感器方法识别率高 ,监测效果好 ,并可实现智能监控和及时修整砂轮
【英文摘要】 The multi sensor fusion system was established to monitor the passivation status of grinding wheel. BP neural network was used to interfuse reasonably the acoustic emission signal, grinding force signal and power sensor signal. The output eigenvalue of the neural network was considered as a criterion to distinguish the passivation status of grinding wheel. A self adaptive learning strategy was brought forward. A grinding wheel passivation experiment was done. The multi sensor infusion method can get hi...
【基金】 教育部科学技术研究重点资助项目 ( 2 0 0 3 2 )
【分类号】 TH164
【正文快照】 磨削加工对于加工精度要求很高和脆性材料加工 ,可以说是最理想的甚至是惟一的加工方法[1 ,2 ] ·由于磨削很大程度上依靠熟练操作者的经验和技术来保证满意的质量 ,而且磨削过程中的参数特别复杂 ,相互关联 ,信息量大 ,再加上磨削的高速和高精度要求 ,使得实时性的要求也非常?

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