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一种基于多重小波最优特征和神经网络的刀具生命全周期磨损诊断方法、设备及存储介质

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本发明涉及一种基于多重小波最优特征和神经网络的刀具生命全周期磨损诊断方法、设备及存储介质，从刀具振动信号中提取出小波能量、小波系数幅值分布等特征向量，并利用智能群优化算法降维融合后的特征向量，最后结合非线性多映射神经网络对刀具信号训练分类建立模型。本发明的优异之处在于用多种小波方法提取刀具信号特征后，通过群智能优化算法来降低特征矩阵维度，结合机器学习来训练样本建立模型。

著录项

公开/公告号CN113408182A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-17

原文格式PDF
申请/专利权人山东大学;
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申请/专利号CN202110806541.3
发明设计人江铭炎;韩宗鑫;袁东风;
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申请日2021-07-16
分类号G06F30/25(20200101);G06F30/27(20200101);G06F119/04(20200101);
代理机构37219 济南金迪知识产权代理有限公司;
代理人杨树云
地址 250199 山东省济南市历城区山大南路27号
入库时间 2023-06-19 12:37:08

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-05-06

授权

发明专利权授予

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