神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù)在數(shù)控機(jī)床故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、　　近年來，信息融合作為一門新型學(xué)科廣泛應(yīng)用到很多領(lǐng)域，在數(shù)控機(jī)床故障診斷中，多傳感器故障診斷融合系統(tǒng)模型，有利于提高故障診斷的精度和準(zhǔn)確度，本文在對數(shù)控機(jī)床本體的結(jié)構(gòu)功能、故障機(jī)理和故障診斷理論方法深入分析的基礎(chǔ)上，首先，通過小波變換實現(xiàn)信號的除噪和故障特征向量的提取，構(gòu)造數(shù)控故障信號的特征向量，進(jìn)而為信息融合故障診斷的學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。
　　論文中將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于故障診斷中。提出并建立一種新的信息融合故障診斷模型

2、，將模糊技術(shù)融合到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。在此基礎(chǔ)上，為了提高網(wǎng)絡(luò)的性能和速度，提出了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而且構(gòu)建了相應(yīng)的故障診斷融合模型框架，最終達(dá)到提高診斷精度的目的。本文將小波分析引入到對信號進(jìn)行模式識別與故障診斷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，將小波變換的多尺度特性引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用小波函數(shù)替換人工神經(jīng)元中的激勵函數(shù)，使小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具有小波的多分辨率特性而且保留了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)與模式識別能力。
　　通過對數(shù)控故障信號的仿真實驗，結(jié)果表明診斷