【摘 要】
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针对小型甘蔗收获机切割器不平衡对切割器轴向振动的影响,为实现切割器振动的有效预测以及自动控制信号的获取,通过正交试验并利用BP神经网络技术与回归分析构建出了切割器螺
【机 构】
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钦州学院广西高校临海机械装备设计制造及控制重点实验室培育基地,广西民族大学化学化工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(E050303);广西高校临海机械装备设计制造及控制重点实验室项目(GXLH2016ZD_08);广西教育厅基础能力提升项目(2017KY0807)
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针对小型甘蔗收获机切割器不平衡对切割器轴向振动的影响,为实现切割器振动的有效预测以及自动控制信号的获取,通过正交试验并利用BP神经网络技术与回归分析构建出了切割器螺旋以及刀盘振动的BP神经网络模型和回归模型。分析结果表明:基于BP神经网络建立模型的切割器螺旋与刀盘的振动正确拟合率达到了88.89%,且相对误差基本上在5%以内,而回归模型的切割压力正确拟合率只有38.89%。因此,基于BP神经网络建立的模型具有较高的精度,通过此BP神经网络模型,有效地解决了复杂信息特征的提取问题,减少了试验研究的次数与成本
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