内容简介：: 盐城工学院机械工程系毕业论文摘要本文研究了自动化加工过程中对砂轮磨损状态进行智能识别的一种新方法，即在磨削过程中利用多路传感器获取多路信号，输入计算机提取特征向量，利用自适应共振神经网络-ART2建立的模型对数据进行融合并对砂轮状态进行智能识别。文中介绍了ART2网络的特点、工作原理和对通过多路传感器所获得的实验数据进行融合的方法及数据处理的步骤，并给出了具体的实现过程；同时对ART2网络结构作了讨论，为了保证网络在应用中的稳定性，给出了一种新型的网络结构和算法。研究结果表明，应用改进后的ART网络对砂轮磨损状态进行智能监测是可行的，该网络具有较强的信号模式识别能力，实验中识别率可以达到92%以上。关键词： ART2神经网络砂轮磨损状态识别人工智能多传感器数据融合 AbstractIn this paper, a new method is introduced to study the artificial intelligent recognition of the grinding wheels state in automatic manufacturing process, i.e. input the multi-signal data which got by the multi-sensors into computer and abstract the special features, meanwhile fuse the data, recognize intelligently by erecting ART2 model and then give the grinding wheels state. The character, mechanism of ART2 and the method of fusing data got by multi-sensors are analyzed, at the same time the step of achieving the system is also got. Because of the born default of ART2 network, another structure is raised to overcome it by using new algorithm and frame. The result of this paper indicated that the artificial intelligent recognition to the grinding wheels state via the ART2 neural network is workable, this network has a stronger ability to recognize the signals, and the probability is up to 92%.Keywords: ART2 Neural NetworkGri

温馨提示:
1: 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
2: 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
3.本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

人人文库网所有资源均是用户自行上传分享，仅供网友学习交流，未经上传用户书面授权，请勿作他用。