【摘 要】
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为提高中小型冲床安全操作能力,采用模糊BP神经网络建立中小型冲床安全操作智能分类辨识模型与保护装置,并用Iris数据库进行了仿真实验和对红外测温信号进行了分类识别。结果
【机 构】
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湖南科技大学信息与电气工程学院,中南林业科技大学机电工程学院,
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为提高中小型冲床安全操作能力,采用模糊BP神经网络建立中小型冲床安全操作智能分类辨识模型与保护装置,并用Iris数据库进行了仿真实验和对红外测温信号进行了分类识别。结果表明,中小型冲床安全操作智能分类辨识模型的分类精度高,可实现对中小型冲床冲压过程人手和物料的较准确诊断。
In order to improve the safe operation ability of small and medium-sized punches, a fuzzy BP neural network is used to establish the intelligent classification and protection device for small and medium sized punches, and the Iris database is used to carry out the simulation experiments and the infrared temperature signals are classified and identified. The results show that the classification accuracy of the smart classification identification model for small and medium-sized punch presses is high, which can make a more accurate diagnosis of the manpower and material in the stamping process of small and medium sized presses.
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