本文選題：刀具磨損　切入點(diǎn)：振動(dòng)　出處：《機(jī)械設(shè)計(jì)與制造》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：采用振動(dòng)傳感器采集刀具車削時(shí)的信號(hào),對振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換,將頻譜集中區(qū)域(0~6250)Hz內(nèi)的頻率幅值直接輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立振動(dòng)信號(hào)頻譜與刀具磨損量之間的映射關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)刀具磨損監(jiān)測。人工提取的特征值一般數(shù)量較少,往往不能全面細(xì)致地刻畫信號(hào)的特點(diǎn),而該方法則充分發(fā)掘了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力,具有方法簡單、識(shí)別精度高、穩(wěn)定性好的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以快速準(zhǔn)確地預(yù)測刀具磨損量。
[Abstract]:The signal collected by turning the vibration sensor, short time Fourier transform of the vibration signal, the spectrum area (0~6250) in the frequency and amplitude of Hz direct input to the BP neural network is trained, the neural network mapping relation is established between vibration signal spectrum and tool wear, tool wear monitoring so as to realize the characteristics of artificial. The extracted values are generally less, often can not fully describe the characteristics of the signal, and the method is to fully exploit the learning ability of neural network is strong, has the advantages of simple method, high accuracy, good stability. The experimental results show that this method can rapidly and accurately predict the tool wear.

【作者單位】： 河南科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)課題—高檔數(shù)控機(jī)床與基礎(chǔ)制造裝備(2012ZX04005-021)
【分類號(hào)】：TG712;TH117.1

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本文編號(hào)：1626259