故障诊断系统中模糊推理算法的研究

针对故障诊断系统的特点，提出了一种基于模糊ＰｅｔｒｉＮｅｔｓ模型的反向模糊推理算法，并将人的感官信息加于其中，提高了故障诊断系统推理的效率。     

自动化加工中刀具破损监控系统的研究

目的 解决自动化加工过程中刀具破损监控实用性差和可靠性低的问题,方法 依据刀具破损的声发射信号特征,使用硬件电路实现双阈值判别法,并采用特殊的抗干扰措施和对正常加工过程无任何影响的安装方案。结果 研制了相应的实时监控系统,论述了其工作原理及结构。结论 经实验证明,该系统具有较高的实用性和抗干扰性。     

铣刀磨损监测中的声发射信号的特征优选

为保证在铣刀的磨损监控中铣刀状态分类的可靠性,针对小铣刀磨损监控的特点,合理选择信号特征,给出了一种根据模式可分性测度大小进行特征优选的方法,实验证明,经过本方法优选的特征所组成的特征向量,可以有效地应用于铣刀磨损状态的识别中。     

基于模糊聚类的刀具磨损量在线监测方法

研究在加工过程中刀具磨损量实时监测和预报。针对神经网络在监测刀具磨损量中存在的缺点,在选择合适的模糊聚类标准样本的基础上,利用模糊聚类方法,加以适当推理。实验分析表明,该方法在刀具磨损量在线监测中具有较好的容错性和可分析性。在标准样本合适的条件下,利用模糊聚类方法能够正确地进行在线监测和预报刀具磨损量。     

刀具切削状态模糊性及识别方法

论述刀具切削状态识别过程中存在的模糊问题及识别方法。方法对刀具切削状态模糊性进行了理论分析,将模糊划分理论与神经网络识别方法相结合,给出神经网络非线性映射作用一般扩展原理的推论以及模糊模式识别及推理规则;结果对不同切削负载,给出相应模糊推理机制和模糊判别规则。