本文選題：刀具磨損　切入點(diǎn)：聲發(fā)射信號(hào)　出處：《現(xiàn)代制造工程》2015年12期

【摘要】：由于刀具磨損聲發(fā)射信號(hào)的能量分布與刀具磨損狀態(tài)密切相關(guān),可以利用諧波小波包方法提取刀具磨損聲發(fā)射信號(hào)的特征能量,對(duì)各頻段能量做歸一化處理,與切削三要素組成特征向量輸入到Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別刀具磨損狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,刀具磨損產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)頻率主要集中在10Hz~130k Hz之間,將諧波小波包和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法可以有效地識(shí)別刀具磨損狀態(tài)。
[Abstract]:Because the energy distribution of tool wear acoustic emission signal is closely related to tool wear state, the characteristic energy of tool wear acoustic emission signal can be extracted by using harmonic wavelet packet method, and the energy of each frequency band can be normalized. The eigenvector composed of three elements of cutting is input to the Elman neural network and the tool wear state is judged by the neural network. The experimental results show that the frequency of acoustic emission signal produced by tool wear is mainly between 10Hz~130k Hz. The combination of harmonic wavelet packet and Elman neural network can effectively identify the tool wear state.
【作者單位】： 沈陽航空航天大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：遼寧省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(LS2010117)
【分類號(hào)】：TP183;TG506

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1688396