[发明专利]一种基于变分模态分解与改进型BP神经网络的微铣刀磨损监测方法在审
| 申请号： | 202010604808.6 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111723765A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 王二化;赵黎娜;赵宇航;蔡力为;张娟 | 申请（专利权）人： | 常州信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G01N3/56;G01N3/58 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 高桂珍 |
| 地址： | 213164 江苏省常州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于变分模态分解与改进型BP神经网络的微铣刀磨损监测方法，首先通过VMD对微铣削振动信号进行信号处理和特征提取，并选择VMD分解后的内禀模式函数的峭度和偏态作为微铣刀磨损特征。接着利用基于优化算法的BPNN模型对提取的微铣刀磨损特征进行分类。本专利提出的微铣刀磨损监测方法能够快速准确地识别微铣刀的5种磨损状态，具有一定的理论价值和实践意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变分模态 分解 改进型 bp 神经网络 铣刀 磨损 监测 方法 | ||
【主权项】：
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