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针对微细电火花加工中的高频、微能、单一信号严重畸变等特点,提出了利用电压、电流信号互补性特点,运用模糊逻辑控制规则,得出采样点的状态值,然后采用LVQ神经网络的模式识别与分类功能,将采样点的状态值转化成电火花加工间隙状态中所属的状态矢量,最后通过统计分析,得出一组脉冲加工所处的加工状态.
微细电火花放电间隙的状态检测
【摘 要】
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针对微细电火花加工中的高频、微能、单一信号严重畸变等特点,提出了利用电压、电流信号互补性特点,运用模糊逻辑控制规则,得出采样点的状态值,然后采用LVQ神经网络的模
【机 构】
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大连理工大学机械工程学院,大连,116024
【出 处】
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全国生产工程第九届年会暨第四届青年科技工作者学术会议
【发表日期】
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2004年期
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