本文關鍵詞： 截齒 磨損程度 三向振動 在線監(jiān)測　出處：《中國機械工程》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為實現(xiàn)截齒截割過程中磨損程度的實時精準在線監(jiān)測,提出了一種基于BP神經網絡的截齒磨損程度多特征信號融合的檢測方法。通過提取截割過程中不同磨損程度截齒的三向振動信號、紅外溫度信號和電流信號,建立了不同磨損程度截齒的多特征信號樣本數據庫,采用多特征信號樣本對BP神經網絡進行學習和訓練,建立截齒磨損程度的識別模型,實現(xiàn)截齒磨損程度在線監(jiān)測與精確識別。實驗結果表明:基于BP神經網絡的截齒磨損程度監(jiān)測系統(tǒng),網絡判別結果和測試樣本的實際磨損程度類別相符,該BP神經網絡系統(tǒng)能夠對截齒磨損程度類型進行準確的監(jiān)測和識別。
[Abstract]:In order to realize the real-time and accurate on-line monitoring of the wear degree in the process of cutting teeth, In this paper, a method of detecting multi-feature signal fusion of tooth cutting wear degree based on BP neural network is proposed. By extracting three direction vibration signal, infrared temperature signal and current signal of different wear degree gear cut, the paper presents a method of detecting tooth cutting wear degree based on BP neural network. The multi-feature signal sample database with different wear degree is established. The BP neural network is studied and trained by the multi-feature signal sample, and the recognition model of tooth cutting wear degree is established. The experimental results show that the network discriminating results are consistent with the actual wear degree categories of the test samples, and the experimental results show that the monitoring system based on BP neural network is consistent with the actual wear degree of the test samples. The BP neural network system can accurately monitor and identify the type of gear cutting wear.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學機械工程學院;大連理工大學工業(yè)裝備結構分析國家重點實驗室;四川理工學院材料腐蝕與防護四川省重點實驗室;徐州工程學院機電工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51504121) 高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20132121120011) 材料腐蝕與防護四川省重點實驗室開放基金資助項目(2014CL18) 工業(yè)裝備結構分析重點實驗室開放基金資助項目(GZ1402) 機械傳動國家重點實驗室開放基金資助項目(SKLMT-KFKT-201515)
【分類號】：TD421;TP183

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本文編號：1536739