基于多传感器数据融合的RBF神经网络加工尺寸预测
该文针对机械加工过程中的颈问题--难于实时准确地检测被加工工件的尺寸，提出了一种软测量的方法。把加工过程中较易测量的过程辅助变量（如主轴电机电流、工件振动信号）和已知参数、刀具参数及加工方式）作为输入量，以加工尺寸误差作为输出量，建立基于RBF神经网络的在线加工尺寸智能预测模型。同时叙述了针对HURCO BMC20镗铣加工中心建立的加工尺寸智能预测实验系统，并通过实验研究证明了该方法是有效的。
机械加工 加工尺寸预测 软测量 数据融合 神经网络 智能预测
王灏宇 王涛 刘晓胜 马玉林
哈尔滨工业大学现代生产技术中心(哈尔滨)
国内会议
成都
中文
152-154,162
1999-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）