【摘 要】
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中走丝机床放电加工过程中,放电状态的检测是数控系统中的一个极其重要环节,而传统的检测是基于放电电压的平均值对其辨识,但是它对过渡电弧放电和电弧放电等状态检测不敏感
【机 构】
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郑州工程技术学院机电与车辆工程学院,郑州轻工业学院机电工程学院
【基金项目】
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河南省科技厅基础前沿基金资助项目(162300410039),郑州轻工业学院博士基金资助项目(2014BSJJ024).
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中走丝机床放电加工过程中,放电状态的检测是数控系统中的一个极其重要环节,而传统的检测是基于放电电压的平均值对其辨识,但是它对过渡电弧放电和电弧放电等状态检测不敏感。针对上述问题,提出一种基于深度网络学习的机器视觉方法,首先将放电状态的电压信号转换为灰度图像;其次对不同周期的放电图像压缩到统一的图像尺寸中(256×256像素);最后基于Tensorflow并行计算框架,采用K邻近方法、Logistic Regression方法和深度网络学习三种方法对放电状态进行辨识。结果表明深度网络学习方法最好,
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