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基于BP神经网络的电解加工故障诊断方法研究

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针对机匣电解加工工艺复杂、加工环境封闭且故障发生时特征不明显、诊断不及时等问题,提出一种利用遗传算法优化BP神经网络的电解加工状态预测与故障诊断方法,不依赖于加工人员的诊断经验.通过对机匣电解加工过程进行故障诊断试验,表明正常情况下优化后的BP神经网络的识别准确率可达95％,该方法为机匣电解加工故障诊断提供了一种新的模式,有效提高机匣电解加工的可靠性.
Study on Fault Diagnosis Method of Electrochemical Machining Based on BP Neural Network

顾聪聪、王福元、王娟、方洵

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盐城工学院机械工程学院,江苏盐城224051

电解加工 BP神经网络 状态预测 故障诊断

2023

电加工与模具
苏州电加工机床研究所 中国机械工程学会特种加工分会

电加工与模具

CSTPCD北大核心
影响因子：0.285
ISSN：1009-279X
年,卷(期)：2023.(1)
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