基于小波神经网络的工程陶瓷动态车削力预测
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- 2021-09-19
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以小波分析和BP神经网络为基础,构建了小波神经网络预测模型。使用CA6140车床对氟金云母陶瓷进行了干车削试验,并用三向测力仪测量了切削过程的切削力变化趋势。基于小波包中的Wpbmpen函数对切削力信号进行了降噪处理,切削力信号在降噪后有明显改善,能更形象地表达出切削力的变化趋势。基于小波神经网络对切削力进行了预测,结果表明:小波神经网络预测值、信号降噪处理值和试验值都非常相近,说明切削力在预测过程中具有一定的可靠性,小波神经网络预测前对切削力信号的降噪处理是合理的。
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