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基于灰色神经网络建模的刀具可靠性评估: 收藏
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引用; 《现代制造工程》2017年第3期 106-111,76页; 作者：陈保家朱晨希严文超吴志平陶立涛三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室宜昌443002 三峡大学机械与动力学院宜昌443002 长江三峡技术经济发展有限公司北京100038; 针对失效样本数据缺失的刀具可靠性评估,提出一种基于灰色神经网络建模的可靠性评估方法。通过试验在线测取加工过程中数控机床刀具的振动信号和磨损量数据,利用小波包分解、时域统计和相关性分析,提取显著性特征量,包括小波能量熵,第7...; 针对失效样本数据缺失的刀具可靠性评估,提出一种基于灰色神经网络建模的可靠性评估方法。通过试验在线测取加工过程中数控机床刀具的振动信号和磨损量数据,利用小波包分解、时域统计和相关性分析,提取显著性特征量,包括小波能量熵,第7频带和第9频带的小波能量,第7频带均值、方根幅值、均方根值和标准差,建立灰色神经网络模型,以所提取的7个显著性特征量为输入,以刀具磨损量为输出训练网络模型。输入待评估样本数据,获取刀具磨损量的预测数据,结合预先设定的失效阈值确定其伪失效寿命。最后利用威布尔分布模型对其伪失效寿命数据进行分布估计,完成刀具的可靠性评估。仿真试验结果表明:灰色神经网络模型与灰色预测模型相比,具有更高的预测准确率。; 来源：详细信息评论

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