本文選題：刀具健康狀態(tài)監(jiān)測 + 刀具磨損��； 參考：《儀器儀表學(xué)報》2017年03期

【摘要】：提出了一種基于狄利克雷混合模型的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測和磨損量估計的新方法。該方法將刀具磨損過程描述為磨損量的累積過程,通過對磨損增量的連續(xù)估計獲得刀具當(dāng)前的磨損量估計。首先對原始力信號進行特征提取,接著在不確定磨損增量狀態(tài)數(shù)量的前提下采用狄利克雷混合模型對特征自動分類,然后利用吉布斯采樣方法確定模型參數(shù),最終得到描述力信號特征與磨損增量映射關(guān)系的刀具磨損狀態(tài)混合模型。根據(jù)該混合模型以及當(dāng)前的力信號信息即可完成刀具磨損量的在線估計。真實應(yīng)用案例證明了該方法能自適應(yīng)學(xué)習(xí)磨損狀態(tài)并有效估計刀具的連續(xù)磨損值。
[Abstract]:A new method of tool wear state monitoring and wear estimation based on Delikley mixed model is proposed.In this method, the tool wear process is described as the cumulative process of wear quantity, and the current tool wear quantity estimation is obtained by continuous estimation of wear increment.First of all, the original force signal is extracted, then the Delikley hybrid model is used to classify the feature automatically, and then Gibbs sampling method is used to determine the parameters of the model.Finally, a hybrid tool wear model describing the relationship between force signal characteristics and wear increment is obtained.According to the hybrid model and the current force signal information, the tool wear can be estimated on line.A real case study shows that the proposed method can adaptively learn the wear state and effectively estimate the continuous wear value of the tool.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院;
【分類號】：TG71

【參考文獻】

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9 趙廣建;，

本文編號：1769250