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改进SOM神经网络在数控机床振动故障自动检测系统中的应用
目录
文档概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2数控切削设备运行状态监测研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.3改进神经自组织映射方法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.4本文研究内容及结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1神经网络基础原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.1.1感知器及多层前馈网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1.2自组织映射网络结构特点与作用机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.2改进型自组织映射网络理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.2.1传统SOM网络学习算法解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2.2SOFM网络关键参数辨识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.3振动信号分析与处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.3.1振动特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.3.2主分量分析降维技术概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
基于改进SOM的数控设备状态辨识方法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.1故障样本采集流程与策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.1.1数控设备典型传感信号类型选定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.1.2传感器布设方案与优化考虑．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.1.3度量学规范与数据标准化框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.2改进SOM模型构建策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.2.1网络拓扑结构与初始化算法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.2.2学习规则动态调整机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
3.2.3优化算法用于网络参数寻优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.3故障特征选择与映射方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.3.1基于信息熵的特征重要性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
3.3.2特征空间到神经空间的高效映射．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
实验验证与系统实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
4.1硬件平台与仿真环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
4.1.1计算平台配置说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
4.1.2软件开发平台与核心代码实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
4.2实验数据准备与场景设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
4.2.1健康与不同故障工况模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
4.2.2特征数据库构建与划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
4.2.3评测指标体系定义（准确率、召回率、F1等）．．．．．．．．．．．．78
4.3基线SOM模型性能测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
4.3.1传统SOM网络结果对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84
4.3.2模型泛化能力初步验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88
4.4改进SOM模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
4.4.1对照实验结果详细比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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