[发明专利]基于模糊神经网络与主成分分析表面粗糙度在线预测方法在审
| 申请号： | 202210098084.1 | 申请日： | 2022-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN114492527A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 迟玉伦;李希铭;徐家晴;韩安;王赟;余琳宾 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学;上海机床厂有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;王晶 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊神经网络与主成分分析表面粗糙度预测方法，首先，采集磨削过程中声发射与振动信号，提取相关时域特征、频域特征和小波包特征参数，利用主成分分析对特征量进行降维优化特征值；然后构建表面粗糙度模糊神经网络预测模型，将信号特征量与表面粗糙度作为模糊神经网络的输入和输出；最后对表面粗糙度模糊神经网络预测模型进行训练，并对表面粗糙度预测精度进行验证。利用发明提出的声发射信号和振动信号的特征值及主成分降维方法进行建模，可提高在线预测表面粗糙度技术的水平。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模糊 神经网络 成分 分析 表面 粗糙 在线 预测 方法 | ||
【主权项】：
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