• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于融合評(píng)價(jià)指標(biāo)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損預(yù)測(cè)

    2021-11-01 09:32:50秦國(guó)華高杰葉海潮姜國(guó)杰黃帥賴曉春
    兵工學(xué)報(bào) 2021年9期
    關(guān)鍵詞:融合信號(hào)

    秦國(guó)華, 高杰, 葉海潮, 姜國(guó)杰, 黃帥, 賴曉春

    (1.南昌航空大學(xué) 航空制造工程學(xué)院, 江西 南昌 330063;2.北京航空材料研究院, 北京 100095;3.江西省教育廳 江西省教育國(guó)際合作與教師發(fā)展中心, 江西 南昌 330083)

    0 引言

    刀具磨損過快必將增加刀具的消耗,影響加工質(zhì)量,降低生產(chǎn)效率和提高加工費(fèi)用[1-2]。在研究車刀刀具磨損試驗(yàn)中,需要對(duì)車削過程中的車刀狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,通過接收安裝在刀柄上的加速度傳感器和聲發(fā)射傳感器收集的信號(hào)來預(yù)測(cè)刀具的磨損狀態(tài)。但是這種信號(hào)是轉(zhuǎn)換信號(hào)換算得來的。這種間接獲得的信號(hào)無(wú)法直接用于控制端的輸出[3],因?yàn)樗送饨绛h(huán)境、機(jī)床本身產(chǎn)生的噪聲等干擾。為此,許多專家學(xué)者傾注精力盡可能多地去除這些噪聲信號(hào),保留有用信號(hào)。

    小波變換是一種信號(hào)的時(shí)間- 尺度(時(shí)間- 頻率)分析方法,具有多分辨率分析的特點(diǎn),而且在時(shí)域和頻域都具有表征信號(hào)局部特征的能力[4]。近年來,利用小波變換進(jìn)行分解重構(gòu)去噪成為研究的一大熱點(diǎn)。王普等[5]提出一種分層自適應(yīng)小波閾值降噪法:將振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解,獲取各分解層的小波系數(shù),保留低頻信號(hào)的小波系數(shù);對(duì)高頻信號(hào)的小波系數(shù)進(jìn)行分層自適應(yīng)閾值處理,最后對(duì)處理后的小波系數(shù)重構(gòu)得到降噪后的信號(hào)。楊恢先等[6]提出一種介于軟、硬閾值函數(shù)之間的閾值函數(shù),但它對(duì)高頻信號(hào)會(huì)產(chǎn)生過度去噪的現(xiàn)象。黎鎖平等[7]根據(jù)噪聲香農(nóng)熵與含噪信號(hào)香農(nóng)熵之比,提出了一種最優(yōu)分解層數(shù)的判斷方法。Bonda等[8]采用改進(jìn)的小波變換和希爾伯特- 黃變換相結(jié)合的方法對(duì)車削信號(hào)進(jìn)行去噪處理。Ge等[9]在采用小波閾值去噪時(shí),根據(jù)信號(hào)幅頻特性的不同對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理,抑制白噪聲的能力較強(qiáng)。Beale等[10]提出一種小波包自適應(yīng)算法,通過融合非傳統(tǒng)的噪聲估計(jì)方法、閾值選擇和閾值應(yīng)用構(gòu)造,增強(qiáng)去噪性能。綜上所述可見,在信號(hào)降噪領(lǐng)域中小波閾值去噪應(yīng)用最廣泛。

    影響小波閾值去噪的主要因素在于小波閾值函數(shù)、小波閾值以及分解層數(shù)的選擇。目前研究大多集中在小波閾值以及閾值函數(shù)的改進(jìn)或選擇上,沒有把閾值選取與分解層數(shù)和小波基函數(shù)相聯(lián)系。針對(duì)這一問題,本文提出一種改進(jìn)方案,即在選取閾值的同時(shí)找尋與其最適分解層數(shù)及小波基函數(shù),并在均方根誤差RMSE、信噪比SNR、平滑度r等傳統(tǒng)評(píng)價(jià)參數(shù)基礎(chǔ)上引入熵值法求權(quán)重的方法,構(gòu)造出新的融合指標(biāo)對(duì)降噪效果進(jìn)行評(píng)價(jià),以此獲取分解層數(shù)、小波基函數(shù)及閾值規(guī)則最優(yōu)組合。在提取出刀具磨損信號(hào)特征值后,建立基于切削工藝參數(shù)的刀具磨損神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法。

    1 小波去噪方法

    由于人為以及外界等各種因素干擾下,儀器采集到的信號(hào)中包含了真實(shí)信號(hào)和噪聲信號(hào)。從而采集的信號(hào)數(shù)據(jù)可以表示為

    f(i)=s(i)+y(i),i=1,2,…,M,

    (1)

    式中:f(i)為采集的信號(hào);s(i)為真實(shí)信號(hào);y(i)為噪聲信號(hào);M為信號(hào)長(zhǎng)度。

    在小波閾值去噪過程和方法[11]中,分解層數(shù)、小波基函數(shù)和閾值選擇函數(shù)是影響去噪效果的重要因素[12]。如果閾值太小,則信號(hào)降噪不完全;如果閾值過大,則會(huì)刪除有用的信號(hào),影響準(zhǔn)確度[13]。經(jīng)典的閾值有以下4種:

    1)通用閾值(sqtwolog規(guī)則)。對(duì)小波分解采用相同的閾值,得到各個(gè)層次的小波系數(shù)。通用閾值法的閾值Ts描述為

    (2)

    式中:σ為噪聲信號(hào)的均方差;n為小波系數(shù)向量長(zhǎng)度。

    2)Stein無(wú)偏風(fēng)險(xiǎn)閾值(rigrsure規(guī)則)。對(duì)每個(gè)閾值求出對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值,選出其中最小的。設(shè)w為一向量,其元素wk∈w為小波系數(shù)的平方并按照從大到小的順序排列,再設(shè)一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)向量R,其元素rt∈R為

    (3)

    以R元素中的最小值rb=min {r1,r2,…,rn}作為風(fēng)險(xiǎn)值,然后根據(jù)rb的下標(biāo)變量b求出對(duì)應(yīng)的wmin=wb,則Stein無(wú)偏風(fēng)險(xiǎn)閾值Tr為

    (4)

    3)啟發(fā)式閾值(heursure規(guī)則)。啟發(fā)式閾值法是前兩種閾值規(guī)則的綜合,以此選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)變量閾值。啟發(fā)式閾值Th的計(jì)算方法如下:

    (5)

    4)極大極小閾值(minimaxi規(guī)則)。采用極大極小的原則來選擇閾值,產(chǎn)生一個(gè)最小均方誤差的極值。極大極小閾值Tm的計(jì)算方法如下:

    (6)

    2 去噪評(píng)價(jià)指標(biāo)

    判斷小波去噪效果的指標(biāo)主要包括均方根誤差RMSE、信噪比SNR、平滑度r等[14]。它們的具體計(jì)算公式分別如下:

    (7)

    (8)

    (9)

    值得注意的是,在信號(hào)處理中,對(duì)于機(jī)械類故障所產(chǎn)生的非穩(wěn)態(tài)信號(hào),分解尺度的選擇一般從j=2開始,這是因?yàn)閖=1適用于穩(wěn)態(tài)信號(hào)的分解。

    傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方式是單個(gè)或多個(gè)指標(biāo)分別判斷降噪效果,在真實(shí)信號(hào)未知情況下,往往誤差很大。因此,應(yīng)找尋一個(gè)更加全面準(zhǔn)確描述信號(hào)去噪效果的評(píng)價(jià)指標(biāo),以此評(píng)價(jià)指標(biāo)來選擇小波分解層數(shù)和閾值的最佳組合。

    從不同角度去判斷去噪效果,是融合指標(biāo)選擇的關(guān)鍵。在實(shí)際采集的信號(hào)中,真實(shí)信號(hào)是未知的,導(dǎo)致互相關(guān)系數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確度不高,且互相關(guān)系數(shù)與均方根誤差的定義有很大的重疊性。另一方面,由于無(wú)法獲取真實(shí)信號(hào),也就無(wú)法直接描述采集信號(hào)的去噪效果,故真實(shí)信號(hào)一般近似為采集信號(hào)與背景噪聲信號(hào)之差。因此,選用均方根誤差、信噪比及平滑度3個(gè)指標(biāo)來構(gòu)造融合指標(biāo)。

    由于每個(gè)指標(biāo)都有不同的單位和意義,為了方便處理,采用極大極小標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行處理,使得各指標(biāo)值均控制在[0.1,0.9]范圍內(nèi),具體如下:

    (10)

    (11)

    (12)

    然后根據(jù)熵值法確定各指標(biāo)的權(quán)重,即

    (13)

    (14)

    dψ=1-Eψ,

    (15)

    (16)

    式中:Pψ(j)表示概率;ψ表示均方根誤差RMSE、信噪比SNR和平滑度r;Eψ表示指標(biāo)熵值;m表示指標(biāo)數(shù)量;dψ表示信息熵冗余值;Wψ表示權(quán)重比。

    由此,可構(gòu)造第j尺度下的融合指標(biāo)T為

    T(j)=WRMSECRMSE(j)+WSNRCSNR(j)+WrCr(j),

    (17)

    式中:T值代表所選參數(shù)下降噪效果的好壞,T值越大表示降噪效果越好,即T值最大所對(duì)應(yīng)的為最優(yōu)參數(shù)。

    3 模擬信號(hào)的去噪實(shí)驗(yàn)

    3.1 仿真信號(hào)的構(gòu)建

    通過3個(gè)不同頻率的正弦信號(hào)和一個(gè)低頻的趨勢(shì)信號(hào),構(gòu)造出一個(gè)原始不含噪聲信號(hào)s(i),其表達(dá)式為

    s(i)=3sin (3 400πi)+2sin (6 000πi)+
    sin (10 000πi)+0.001i.

    (18)

    然后,在原始不含噪聲信號(hào)s(i)的基礎(chǔ)上添加白噪聲,生成仿真含噪聲信號(hào)。這里采用MATLAB軟件的awgn()函數(shù)進(jìn)行加噪,得到SNR=5 dB的含噪聲信號(hào)f(i)。這樣,原始不含噪聲信號(hào)與含噪聲信號(hào)如圖1(a)、圖1(b)所示。

    圖1 不含噪聲信號(hào)與含噪聲信號(hào)Fig.1 Signals without and with noise

    3.2 小波基函數(shù)對(duì)降噪的影響

    采用N階小波基函數(shù)dbN對(duì)含噪聲信號(hào)f(i)進(jìn)行小波閾值降噪,其他降噪?yún)?shù)設(shè)置如表1所示。

    表1 小波閾值降噪?yún)?shù)設(shè)置

    表2所示為選用表1各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)計(jì)算得到的SNR、r、RMSE和構(gòu)造的融合指標(biāo)T數(shù)據(jù)。表2中,dbN表示N階小波基函數(shù)。從表2中可見各評(píng)價(jià)參數(shù)的變化趨勢(shì):在傳統(tǒng)指標(biāo)評(píng)價(jià)方式下,小波基函數(shù)在db7時(shí)降噪效果最佳,而構(gòu)造的融合指標(biāo)T也在小波基函數(shù)db7處取得最佳值。表明在此降噪?yún)?shù)下降噪效果最佳,與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果一致,符合實(shí)際情況,從側(cè)面證明了融合指標(biāo)T的準(zhǔn)確性。

    表2 不同小波基函數(shù)dbN下去噪指標(biāo)

    3.3 分解尺寸對(duì)降噪的影響

    在小波基函數(shù)為db7、其他參數(shù)與表1保持一致的基礎(chǔ)上,再一次對(duì)加入噪聲強(qiáng)度為SNR=5 dB的含噪聲信號(hào)Sj(i)進(jìn)行去噪,結(jié)果如表3所示。

    表3 不同分解尺度下去噪指標(biāo)

    從信噪比指標(biāo)評(píng)價(jià)定義可知:分解尺度j=9時(shí)降噪效果最佳;在平滑度定義下,分解尺度j=9時(shí)降噪效果為最佳;在均方根誤差定義下,分解尺度j=8時(shí)的降噪效果最佳。因此,無(wú)法明確指出最佳的分解尺度。此時(shí)需要借助去噪后的圖像與不含噪聲信號(hào)圖進(jìn)行辨別,但存在研究者主觀意識(shí)的判斷,導(dǎo)致誤差存在。

    3.4 最佳降噪?yún)?shù)的選擇

    從構(gòu)造的融合指標(biāo)T可知,分解尺度j=9時(shí),其值最大。根據(jù)融合指標(biāo)的定義可知,j=9為最佳分解尺度。分別畫出不含噪聲信號(hào)的時(shí)域圖和頻域圖,以及選取j=8和j=9時(shí)去噪后的信號(hào)圖與頻域圖,如圖2~圖4所示。

    圖2 不含噪聲信號(hào)Fig.2 Signal without noise

    圖3 分解尺度j=8的去噪聲信號(hào)Fig.3 Denoised signal for decomposition scale j=8

    圖4 分解尺度j=9的去噪聲信號(hào)Fig.4 Denoised signal for decomposition scale j=9

    通過比較時(shí)域圖和頻域圖中的細(xì)節(jié)部分可知:當(dāng)分解尺度j=9時(shí),降噪后的信號(hào)更接近真實(shí)信號(hào);當(dāng)分解尺度j=8時(shí),降噪的效果不如分解尺度j=9.這一結(jié)果表明融合指標(biāo)T能夠有效且準(zhǔn)確地在一組數(shù)據(jù)中挑選出一個(gè)最佳的數(shù)據(jù),即依據(jù)融合指標(biāo)T對(duì)去噪效果進(jìn)行評(píng)估,能夠獲得一組消噪效果最優(yōu)的降噪?yún)?shù)。

    3.5 基于融合指標(biāo)的降噪?yún)?shù)優(yōu)選方法

    采用融合指標(biāo)T能夠優(yōu)選出降噪?yún)?shù),其優(yōu)選方法和流程構(gòu)造如圖5所示。

    圖5 最優(yōu)降噪?yún)?shù)選擇流程圖Fig.5 Selection flowchart of optimal noise reduction parameters

    去噪?yún)?shù)的優(yōu)選步驟具體如下:

    步驟1初始化信號(hào)的分解尺度j=2.

    步驟2初始化小波基函數(shù)的階數(shù)N=2.

    步驟3對(duì)含噪聲信號(hào)f(i)采用小波基函數(shù)dbN、分解尺度j進(jìn)行小波分解。

    步驟4對(duì)分解所得到的細(xì)節(jié)系數(shù)分別進(jìn)行sqtwolog等4種閾值以及軟閾值函數(shù)處理。

    步驟5輸出4個(gè)去噪聲后的信號(hào)Sj(i),計(jì)算相應(yīng)的信噪比、平滑度、均方根誤差3個(gè)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)以及融合指標(biāo)T.

    步驟6判斷當(dāng)前小波基函數(shù)的階數(shù)是否超出最大階數(shù),即N>9?若是則轉(zhuǎn)步驟7,否則N=N+1,并轉(zhuǎn)步驟3.

    步驟7在分解尺度j下,從db2~db9中依次選取小波基函數(shù)的最佳階數(shù)。

    步驟8判斷分解尺度是否超出最大值,即j>9?若否,則j=j+1,轉(zhuǎn)步驟2,否則轉(zhuǎn)步驟9.

    步驟9優(yōu)選過程結(jié)束,獲得最佳閾值、階數(shù)和分解尺度。

    針對(duì)圖1(b)的含噪聲信號(hào),利用圖5的優(yōu)選過程,可得表4中的數(shù)據(jù)。由于T=0.734 942 99為最大值,故最佳參數(shù)分別為小波基函數(shù)db9,分解尺度j=9,閾值規(guī)則選用為rigrsure,尺度系數(shù)為sln.

    表4 每一分解尺度下最佳參數(shù)

    由于圖1(b)中仿真實(shí)驗(yàn)添加的高斯白噪聲信號(hào)過于單一,而監(jiān)測(cè)刀具磨損采集的信號(hào)數(shù)據(jù)中含有的噪聲較為復(fù)雜,需要從刀具磨損試驗(yàn)中進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的可行性和有效性。

    4 實(shí)際信號(hào)的去噪應(yīng)用

    4.1 測(cè)量磨損量

    為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法對(duì)含噪聲信號(hào)進(jìn)行去噪聲處理的可行性和有效性,在切削加工過程中,通過安裝在刀柄上的振動(dòng)傳感器采集信號(hào),對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的去噪聲,即信號(hào)預(yù)處理,通過提取去噪聲后的信號(hào)特征向量,建立刀具磨損量與特征向量之間的函數(shù)關(guān)系。

    切削試驗(yàn)前,首先要測(cè)量出刀具后刀面的磨損量VB. 本文試驗(yàn)選用日本基恩士公司生產(chǎn)的VHX- 600型超景深三維顯微鏡來測(cè)量刀具磨損量,如圖6所示。為了準(zhǔn)確地獲取刀具磨損量,避免測(cè)量過程中可能存在的誤差,每次均測(cè)量3次后取平均值,作為刀具后刀面的磨損量。

    圖6 刀具磨損的測(cè)量Fig.6 Measurement of tool wear

    4.2 采集信號(hào)

    工件為45號(hào)鋼棒料,切削過程使用切削液。車刀選用YT15可轉(zhuǎn)位硬質(zhì)合金刀片,初始磨損量為0.276 mm,前角為5°,后角為6°,主偏角為45°,副偏角為45°,刃傾角為0°.

    試驗(yàn)采用大連機(jī)床廠生產(chǎn)的CKA6150型數(shù)控車床,加工時(shí)選用的工藝參數(shù)分別為主軸轉(zhuǎn)速520 r/min、進(jìn)給量0.03 mm/r、背吃刀量1.0 mm. 值得一提的是,所有切削試驗(yàn)中車削的長(zhǎng)度均為100 mm. 傳感器選用江蘇聯(lián)能電子公司生產(chǎn)的CA-YD-186型加速度傳感器,該傳感器帶有磁性底座,方便拆卸。傳感器位置一般盡量靠近切削部位,通常選擇刀柄的側(cè)面和上方,這里將傳感器安裝在靠近可拆卸刀片的壓板附近,具體如圖7所示。

    圖7 刀具磨損振動(dòng)信號(hào)采集試驗(yàn)裝置Fig.7 Acquisition experimental device of vibration signal for tool wear

    振動(dòng)信號(hào)由江蘇聯(lián)能電子公司生產(chǎn)的YE6231型四通道動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集儀采集,如圖7(a)所示,采樣頻率設(shè)置為12 kHz,采集到的原始信號(hào)如圖8所示。

    圖8 刀具磨損原始信號(hào)Fig.8 Time-frequency diagram of original signal

    4.3 降噪處理

    由基于融合指標(biāo)的降噪?yún)?shù)優(yōu)選方法可知,當(dāng)分解層次為j=2、小波基函數(shù)為db5、閾值為sqtwolog時(shí),降噪效果最佳。降噪(簡(jiǎn)稱融合指標(biāo)降噪法)后的刀具磨損信號(hào)的時(shí)域與頻域圖如圖9所示。

    圖9 融合指標(biāo)法降噪聲后的信號(hào)Fig.9 Denoised signal obtained by composite index method

    根據(jù)文獻(xiàn)[3]建立的基于信噪比評(píng)價(jià)的閾值優(yōu)選小波去噪法,得到的最佳降噪?yún)?shù)分別為分解層次j=7,db9小波基,以及sqtwolog通用閾值。同樣,采用該組參數(shù)對(duì)采集到的刀具磨損原始信號(hào)進(jìn)行去噪聲(簡(jiǎn)稱信噪比降噪法),得到的時(shí)域與頻域圖如圖10所示。

    圖10 信噪比法降噪聲后的信號(hào)Fig.10 Denoised signal obtained by SNR method

    對(duì)比圖9和圖10可知,融合指標(biāo)法和信噪比法均能夠有效地過濾掉高頻噪聲信號(hào)部分;但相比于信噪比法,融合指標(biāo)法更加完整地保留了低頻信號(hào)部分。顯然,融合指標(biāo)法的降噪效果更為明顯。

    5 刀具磨損的預(yù)測(cè)方法

    5.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    利用融合指標(biāo)法對(duì)刀具磨損的采集信號(hào)進(jìn)行去噪聲后,能夠更精確地選取出特征值,進(jìn)而可以通過建立基于特征值的刀具磨損神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)切削過程中工藝參數(shù)對(duì)磨損量的影響。

    利用選定的刀具車削工件時(shí),影響刀具磨損的重要因素為切削速度、進(jìn)給量、背吃刀量等工藝參數(shù),從而信號(hào)特征值也不一樣。因此,刀具磨損的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖11所示,其中:輸入層神經(jīng)元x=[x1,x2,…,xi,…,xu]T,包括提取的2個(gè)信號(hào)特征以及3個(gè)切削用量,即u=5;輸出層即為刀具磨損量,故輸出層僅有v=1個(gè)神經(jīng)元;根據(jù)Kolmogorov定理,綜合考慮網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和泛化能力,根據(jù)通用的經(jīng)驗(yàn)公式[15-16]確定隱含層的k個(gè)神經(jīng)元,即

    圖11 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.11 Network structure

    k=2u+1.

    (19)

    5.2 訓(xùn)練樣本

    工件初始直徑為50 mm,車出光面后直徑為48.80 mm. 隨后進(jìn)行后續(xù)的16組車削試驗(yàn),切削過中使用切削液。由于主軸轉(zhuǎn)速為320 r/mm≤x1≤1 120 r/mm,進(jìn)給量為0.05 r/mm≤x2≤0.15 r/mm、背吃刀量為0.3 mm≤x3≤1.0 mm,采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法確定輸入樣本,如表5所示。

    表5 刀具磨損車削試驗(yàn)正交表

    根據(jù)表5的數(shù)據(jù),可獲得16組刀具磨損的車削試驗(yàn),采集到各自的刀具磨損信號(hào)。從每組信號(hào)中選取2組樣本信號(hào),對(duì)其使用融合指標(biāo)降噪法進(jìn)行去噪聲,采用小波包分解技術(shù)對(duì)降噪聲后的信號(hào)提取與刀具磨損有關(guān)特征向量。同時(shí),測(cè)量出16組試驗(yàn)后的刀具磨損量作為訓(xùn)練樣本,從而可得輸入樣本和訓(xùn)練樣本如表6所示。

    表6 輸入樣本及其相應(yīng)的訓(xùn)練樣本

    為了使各個(gè)輸入層的變量都處于[0,1],需采用(20)式對(duì)輸入樣本進(jìn)行歸一化處理,以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別精度,即

    (20)

    式中:x′i為第i個(gè)切削參數(shù)的輸入樣本;xmax和xmin分別為樣本的最大值和最小值。

    5.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

    輸入樣本歸一化后,即可開始進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。訓(xùn)練中,隱藏層11個(gè)神經(jīng)元的激活函數(shù)選擇雙曲正切函數(shù),實(shí)現(xiàn)不同樣本的空間分割,而輸入層1個(gè)神經(jīng)元的激活函數(shù)選擇線性函數(shù),用于輸出網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別結(jié)果。

    初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)在[0,1]之間,學(xué)習(xí)誤差為0.000 000 1,最大訓(xùn)練周期10 000. 將32個(gè)樣本隨機(jī)輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)在107步收斂到要求精度,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程誤差曲線如圖12所示。

    圖12 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程Fig.12 Training process of network

    網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后,隨機(jī)抽取11組不同磨損狀態(tài)的刀具車削試驗(yàn)采集的待測(cè)樣本,提取其特征量,對(duì)其歸一化后,輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行磨損量的預(yù)測(cè),其目標(biāo)輸出和實(shí)際輸出部分結(jié)果如表7所示。

    通過表7可以看出,刀具磨損量的模型預(yù)測(cè)結(jié)果非常接近于試驗(yàn)測(cè)量值,最大的預(yù)測(cè)誤差也沒超出6.0%. 由此可見,經(jīng)融合指標(biāo)降噪法挑選出來的降噪?yún)?shù)對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪聲處理后,將其輸入到刀具磨損量的預(yù)測(cè)模型中,其模型預(yù)測(cè)精度高,可靠性強(qiáng)。

    表7 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試集

    6 結(jié)論

    1)在3個(gè)傳統(tǒng)指標(biāo)SNR、r和RMSE的基礎(chǔ)上,引入熵值法獲得3個(gè)指標(biāo)的權(quán)重比,構(gòu)造了融合指標(biāo)T. 相比單個(gè)傳統(tǒng)指標(biāo)的去噪效果,經(jīng)融合指標(biāo)去噪聲后的信號(hào)更符合實(shí)際信號(hào)。

    2)提出了降噪?yún)?shù)的優(yōu)選方法。對(duì)于含有復(fù)雜噪聲的刀具磨損信號(hào),基于多指標(biāo)融合評(píng)價(jià)的降噪?yún)?shù)優(yōu)選方法能夠更加客觀準(zhǔn)確地挑選出最佳降噪?yún)?shù),不僅有效地過濾噪聲的高頻部分,也能比較完整地保留低頻部分。

    3)通過刀具磨損的信號(hào)特征,建立了工藝參數(shù)與刀具磨損之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,模型預(yù)測(cè)精度高,最大誤差不超過6.0%,基于多指標(biāo)融合評(píng)價(jià)的最佳降噪?yún)?shù)更加有利于提取與刀具磨損密切相關(guān)的信號(hào)特征量。

    猜你喜歡
    融合信號(hào)
    一次函數(shù)“四融合”
    村企黨建聯(lián)建融合共贏
    融合菜
    信號(hào)
    鴨綠江(2021年35期)2021-04-19 12:24:18
    從創(chuàng)新出發(fā),與高考數(shù)列相遇、融合
    完形填空二則
    寬窄融合便攜箱IPFS500
    《融合》
    孩子停止長(zhǎng)個(gè)的信號(hào)
    基于LabVIEW的力加載信號(hào)采集與PID控制
    日本成人三级电影网站| 69人妻影院| 操出白浆在线播放| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 亚洲av成人av| 麻豆成人午夜福利视频| 免费在线观看日本一区| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 精品乱码久久久久久99久播| 久久久久九九精品影院| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 亚洲av成人av| 国产美女午夜福利| 在线国产一区二区在线| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 国产黄a三级三级三级人| 黄片大片在线免费观看| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产免费一级a男人的天堂| 在线免费观看的www视频| 精品久久久久久久末码| www.熟女人妻精品国产| 亚洲中文字幕日韩| 一二三四社区在线视频社区8| 黄片大片在线免费观看| 国产精品电影一区二区三区| 国产99白浆流出| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 日本 av在线| 国产一级毛片七仙女欲春2| 一级a爱片免费观看的视频| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲成人久久性| 精品人妻1区二区| 国产私拍福利视频在线观看| 3wmmmm亚洲av在线观看| 色吧在线观看| 亚洲av一区综合| 偷拍熟女少妇极品色| 国产成人影院久久av| aaaaa片日本免费| 欧美一区二区国产精品久久精品| a在线观看视频网站| 观看美女的网站| 精品欧美国产一区二区三| 亚洲欧美日韩高清专用| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 又爽又黄无遮挡网站| 国产精品久久电影中文字幕| 亚洲在线自拍视频| 无限看片的www在线观看| 激情在线观看视频在线高清| 精品国产亚洲在线| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲片人在线观看| 国产黄a三级三级三级人| 亚洲无线在线观看| 亚洲精品影视一区二区三区av| 欧美成人免费av一区二区三区| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 最新中文字幕久久久久| 性色avwww在线观看| 欧美大码av| 中文亚洲av片在线观看爽| 国产91精品成人一区二区三区| 日韩高清综合在线| 免费一级毛片在线播放高清视频| 亚洲美女黄片视频| 69av精品久久久久久| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 国产视频一区二区在线看| www日本黄色视频网| 一夜夜www| 色av中文字幕| av天堂中文字幕网| www日本黄色视频网| 哪里可以看免费的av片| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 免费看十八禁软件| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 又爽又黄无遮挡网站| 老师上课跳d突然被开到最大视频 久久午夜综合久久蜜桃 | tocl精华| 国产视频内射| 国产综合懂色| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 婷婷亚洲欧美| 国产高清视频在线播放一区| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 母亲3免费完整高清在线观看| 日本三级黄在线观看| 久久香蕉精品热| www.999成人在线观看| 好男人在线观看高清免费视频| 国产伦精品一区二区三区四那| 亚洲精品亚洲一区二区| 性色av乱码一区二区三区2| 色综合欧美亚洲国产小说| 欧美不卡视频在线免费观看| 五月玫瑰六月丁香| 两人在一起打扑克的视频| netflix在线观看网站| 国产野战对白在线观看| 亚洲精华国产精华精| 观看免费一级毛片| 91字幕亚洲| 极品教师在线免费播放| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 国产高清视频在线播放一区| 国产精品女同一区二区软件 | 国产麻豆成人av免费视频| 香蕉久久夜色| 18禁国产床啪视频网站| 精品熟女少妇八av免费久了| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| av欧美777| 男人的好看免费观看在线视频| 国内精品久久久久精免费| 又粗又爽又猛毛片免费看| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 国产高清视频在线观看网站| 女人被狂操c到高潮| 国语自产精品视频在线第100页| 精品国产美女av久久久久小说| 亚洲av免费高清在线观看| 国产伦精品一区二区三区四那| 欧美日本亚洲视频在线播放| 桃红色精品国产亚洲av| 国产亚洲精品av在线| 欧美在线黄色| 在线观看日韩欧美| 内射极品少妇av片p| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 十八禁人妻一区二区| 一级毛片女人18水好多| 午夜福利18| 日韩av在线大香蕉| 免费人成在线观看视频色| 午夜福利在线在线| 十八禁人妻一区二区| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 欧美日本亚洲视频在线播放| 国产精华一区二区三区| 内射极品少妇av片p| 国产精品久久久人人做人人爽| 美女cb高潮喷水在线观看| 国产精品野战在线观看| 婷婷六月久久综合丁香| 国产麻豆成人av免费视频| 免费看光身美女| 精品国产美女av久久久久小说| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 香蕉久久夜色| 亚洲18禁久久av| 午夜激情福利司机影院| av福利片在线观看| 亚洲熟妇熟女久久| 亚洲av电影不卡..在线观看| 色哟哟哟哟哟哟| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 午夜福利成人在线免费观看| 国产一级毛片七仙女欲春2| 嫩草影院精品99| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | h日本视频在线播放| 99在线人妻在线中文字幕| e午夜精品久久久久久久| 亚洲av五月六月丁香网| 少妇的逼好多水| 国产97色在线日韩免费| 人妻夜夜爽99麻豆av| 久久久精品欧美日韩精品| 精品久久久久久成人av| 精品电影一区二区在线| 欧美成人a在线观看| 日韩大尺度精品在线看网址| 日本 av在线| 国产真实乱freesex| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 18禁国产床啪视频网站| 成年女人毛片免费观看观看9| 全区人妻精品视频| 国产黄色小视频在线观看| 久久人妻av系列| 精品人妻1区二区| 国产精品久久视频播放| 亚洲一区二区三区不卡视频| 久久精品影院6| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产乱人视频| 男人的好看免费观看在线视频| 中文字幕高清在线视频| 免费电影在线观看免费观看| 国产单亲对白刺激| 色哟哟哟哟哟哟| 一夜夜www| 国产色婷婷99| 国产精品久久久久久精品电影| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 亚洲色图av天堂| 成年女人永久免费观看视频| 给我免费播放毛片高清在线观看| 又黄又粗又硬又大视频| 国产精品三级大全| 99热这里只有精品一区| 日本五十路高清| 18美女黄网站色大片免费观看| 真人做人爱边吃奶动态| 91麻豆精品激情在线观看国产| 两个人视频免费观看高清| 国产成人a区在线观看| 日韩成人在线观看一区二区三区| 午夜精品在线福利| 国产精品1区2区在线观看.| 哪里可以看免费的av片| 午夜激情欧美在线| 免费在线观看日本一区| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 在线视频色国产色| 深爱激情五月婷婷| 午夜激情福利司机影院| 9191精品国产免费久久| 国产91精品成人一区二区三区| 性色avwww在线观看| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 国产一级毛片七仙女欲春2| 一进一出好大好爽视频| 桃红色精品国产亚洲av| 色尼玛亚洲综合影院| 亚洲色图av天堂| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国模一区二区三区四区视频| 久久久久免费精品人妻一区二区| 国产三级黄色录像| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲欧美日韩高清专用| 熟女电影av网| 亚洲国产精品成人综合色| 成人精品一区二区免费| 中文字幕人妻丝袜一区二区| svipshipincom国产片| 欧美又色又爽又黄视频| 午夜精品久久久久久毛片777| 白带黄色成豆腐渣| 午夜福利免费观看在线| 成人欧美大片| 久久精品国产自在天天线| 俺也久久电影网| 国产精品永久免费网站| 成人亚洲精品av一区二区| 岛国在线观看网站| 免费高清视频大片| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 99视频精品全部免费 在线| АⅤ资源中文在线天堂| 很黄的视频免费| 免费看光身美女| 宅男免费午夜| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 午夜视频国产福利| 在线视频色国产色| 久久久色成人| 国产精品国产高清国产av| 五月玫瑰六月丁香| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲精品在线美女| 一个人免费在线观看的高清视频| 婷婷丁香在线五月| 欧美日韩综合久久久久久 | 亚洲精品456在线播放app | 尤物成人国产欧美一区二区三区| 又粗又爽又猛毛片免费看| 精品免费久久久久久久清纯| 色尼玛亚洲综合影院| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 成人午夜高清在线视频| 99热精品在线国产| 国产三级在线视频| 国产精华一区二区三区| 亚洲国产欧美网| 国产高清激情床上av| 操出白浆在线播放| 精品福利观看| 国产国拍精品亚洲av在线观看 | 欧美激情久久久久久爽电影| 欧美黄色片欧美黄色片| 少妇人妻精品综合一区二区 | 国产精品永久免费网站| 午夜福利高清视频| 日本a在线网址| 观看免费一级毛片| 91av网一区二区| 亚洲av免费高清在线观看| 内射极品少妇av片p| 波多野结衣高清作品| 精品日产1卡2卡| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲性夜色夜夜综合| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 久久欧美精品欧美久久欧美| 国产精品久久视频播放| 欧美乱码精品一区二区三区| www.色视频.com| 女警被强在线播放| 国产毛片a区久久久久| 国产高清视频在线观看网站| 美女高潮的动态| h日本视频在线播放| 久久久久久国产a免费观看| 国产亚洲欧美98| h日本视频在线播放| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 在线看三级毛片| 特级一级黄色大片| 久久中文看片网| 亚洲人成电影免费在线| 在线观看舔阴道视频| 国产主播在线观看一区二区| 久久午夜亚洲精品久久| 日韩欧美在线乱码| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 天天躁日日操中文字幕| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 岛国在线观看网站| 99热只有精品国产| 日韩亚洲欧美综合| 99热这里只有是精品50| 国产男靠女视频免费网站| 亚洲国产欧美人成| 一进一出抽搐动态| 在线观看舔阴道视频| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 久久久久久久久中文| 他把我摸到了高潮在线观看| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 免费一级毛片在线播放高清视频| 国产野战对白在线观看| 久久久久九九精品影院| 国产伦精品一区二区三区四那| 亚洲精品日韩av片在线观看 | 国产精品久久久久久久久免 | 日本精品一区二区三区蜜桃| 亚洲欧美激情综合另类| 老司机深夜福利视频在线观看| 久久亚洲精品不卡| 欧美又色又爽又黄视频| 亚洲真实伦在线观看| 51午夜福利影视在线观看| 午夜久久久久精精品| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产精品久久久久久久电影 | 熟女少妇亚洲综合色aaa.| av天堂中文字幕网| 99国产综合亚洲精品| 国产 一区 欧美 日韩| 亚洲成人精品中文字幕电影| 久久九九热精品免费| 国产成+人综合+亚洲专区| 丰满乱子伦码专区| 亚洲人成网站高清观看| 亚洲欧美日韩无卡精品| 1024手机看黄色片| h日本视频在线播放| 色综合站精品国产| 亚洲精品乱码久久久v下载方式 | 有码 亚洲区| 搡老妇女老女人老熟妇| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 国产成人a区在线观看| 好男人电影高清在线观看| 18禁美女被吸乳视频| 真实男女啪啪啪动态图| 久久国产乱子伦精品免费另类| 国产精华一区二区三区| 亚洲成av人片在线播放无| 少妇丰满av| 一本一本综合久久| 白带黄色成豆腐渣| 九九热线精品视视频播放| 国产高清三级在线| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 久久久精品欧美日韩精品| 啦啦啦韩国在线观看视频| eeuss影院久久| 日韩有码中文字幕| 一区二区三区激情视频| 免费看美女性在线毛片视频| av专区在线播放| 宅男免费午夜| 国产精品 欧美亚洲| 亚洲成人中文字幕在线播放| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 国产精品98久久久久久宅男小说| 亚洲无线在线观看| 亚洲在线观看片| 午夜福利欧美成人| 99热6这里只有精品| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 搡老妇女老女人老熟妇| 国产精品电影一区二区三区| 欧美在线黄色| 精品熟女少妇八av免费久了| 一级黄色大片毛片| 欧美一区二区亚洲| 脱女人内裤的视频| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 日本黄色片子视频| 1000部很黄的大片| 午夜福利视频1000在线观看| 白带黄色成豆腐渣| 久久久久久大精品| 天堂影院成人在线观看| 午夜影院日韩av| 久久九九热精品免费| 麻豆成人av在线观看| 欧美性感艳星| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 少妇丰满av| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 国产一区二区三区视频了| 亚洲av熟女| 国产激情欧美一区二区| 亚洲激情在线av| 老司机午夜福利在线观看视频| 亚洲一区二区三区色噜噜| 一区二区三区免费毛片| 国产精品亚洲美女久久久| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 男人和女人高潮做爰伦理| 亚洲国产精品合色在线| 久久精品综合一区二区三区| 级片在线观看| av国产免费在线观看| 国产视频内射| 日韩欧美国产一区二区入口| 十八禁人妻一区二区| 天天一区二区日本电影三级| a级毛片a级免费在线| 久久久久久久亚洲中文字幕 | 搞女人的毛片| 一a级毛片在线观看| 熟女人妻精品中文字幕| 黄色成人免费大全| 性色av乱码一区二区三区2| 国产欧美日韩精品一区二区| www.999成人在线观看| 九色国产91popny在线| 丰满的人妻完整版| 亚洲国产中文字幕在线视频| 神马国产精品三级电影在线观看| 精品熟女少妇八av免费久了| 日本黄色视频三级网站网址| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 亚洲成av人片在线播放无| 在线天堂最新版资源| 亚洲国产精品久久男人天堂| 少妇人妻一区二区三区视频| 国产成人aa在线观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 亚洲av一区综合| 国产欧美日韩精品一区二区| 国产精品一区二区三区四区久久| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 美女免费视频网站| aaaaa片日本免费| 麻豆成人av在线观看| 一夜夜www| 免费av观看视频| 九九热线精品视视频播放| 免费在线观看日本一区| 亚洲片人在线观看| 亚洲不卡免费看| 亚洲成人中文字幕在线播放| e午夜精品久久久久久久| 神马国产精品三级电影在线观看| 久9热在线精品视频| 中文亚洲av片在线观看爽| 亚洲黑人精品在线| 欧美日韩国产亚洲二区| 成年女人永久免费观看视频| 天堂网av新在线| 波多野结衣高清作品| 亚洲欧美激情综合另类| 国产精品综合久久久久久久免费| 国产亚洲精品久久久com| 国产精品久久久久久久电影 | 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 久久精品国产自在天天线| 最新在线观看一区二区三区| 日本黄大片高清| 嫁个100分男人电影在线观看| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲黑人精品在线| 特级一级黄色大片| 丰满乱子伦码专区| 国产成人a区在线观看| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 精品久久久久久,| 99国产精品一区二区蜜桃av| 欧美最黄视频在线播放免费| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产综合懂色| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 欧美中文综合在线视频| avwww免费| 国产久久久一区二区三区| 久久久成人免费电影| 高清在线国产一区| 91麻豆精品激情在线观看国产| 黄色丝袜av网址大全| 国产精品免费一区二区三区在线| 中文在线观看免费www的网站| 亚洲激情在线av| 亚洲av成人精品一区久久| 免费高清视频大片| 免费观看精品视频网站| 亚洲精品粉嫩美女一区| 看片在线看免费视频| 露出奶头的视频| 中文资源天堂在线| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 日韩欧美国产在线观看| 国产91精品成人一区二区三区| 久久人妻av系列| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 国产欧美日韩精品一区二区| 欧美性猛交黑人性爽| 久久久久免费精品人妻一区二区| 亚洲av一区综合| 国产毛片a区久久久久| 亚洲精品影视一区二区三区av| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 色av中文字幕| 久久久久久国产a免费观看| 手机成人av网站| 日韩有码中文字幕| 婷婷六月久久综合丁香| 免费av观看视频| 99riav亚洲国产免费| 亚洲乱码一区二区免费版| 黑人欧美特级aaaaaa片| 51午夜福利影视在线观看| 我的老师免费观看完整版| 精品日产1卡2卡| 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产精品1区2区在线观看.| 国产中年淑女户外野战色| 一进一出好大好爽视频| 一本综合久久免费| 免费观看的影片在线观看| 国产成人系列免费观看| 欧美最黄视频在线播放免费| 一个人观看的视频www高清免费观看| 欧美一区二区精品小视频在线| 内地一区二区视频在线| 一个人免费在线观看的高清视频| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产97色在线日韩免费| 亚洲18禁久久av| 岛国在线观看网站| 国产成人av教育| 免费av毛片视频| 一本综合久久免费| 麻豆国产av国片精品| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 丁香六月欧美| 日韩欧美精品免费久久 | 一夜夜www| ponron亚洲| 亚洲第一电影网av| 香蕉丝袜av| 成人av一区二区三区在线看| 欧美国产日韩亚洲一区| 黄色视频,在线免费观看| 999久久久精品免费观看国产| 成熟少妇高潮喷水视频| 欧美性猛交黑人性爽| 全区人妻精品视频| 久久草成人影院| 国产亚洲欧美在线一区二区| 国产老妇女一区| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 国产免费av片在线观看野外av| 亚洲在线观看片| 最近视频中文字幕2019在线8| 婷婷精品国产亚洲av| 在线观看免费午夜福利视频| 91av网一区二区| xxx96com| 极品教师在线免费播放| 熟女电影av网| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 一a级毛片在线观看| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 嫩草影院精品99| 波野结衣二区三区在线 | 亚洲最大成人中文| 免费观看的影片在线观看| 亚洲真实伦在线观看| 国产久久久一区二区三区| 国产精品一区二区三区四区久久| 欧美乱码精品一区二区三区| 欧美成人一区二区免费高清观看| 好男人电影高清在线观看| 亚洲人成网站在线播| www.999成人在线观看| 搡老熟女国产l中国老女人| 天天躁日日操中文字幕| 三级国产精品欧美在线观看|