基于信息融合的刀具磨损状态智能识别

发布时间：2018-02-12 07:37

  本文关键词： 刀具磨损状态 多信息融合 智能识别 神经网络　出处：《振动与冲击》2017年21期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：采集声发射和振动加速度信号,搭建了数控车床刀具磨损状态多信息数据采集系统;用正交试验法采集相关数据并分析了不同切削条件、不同刀具磨损程度下数控车削加工过程中的声发射和振动信号;用小波包分解法提取了声发射和振动信号的最佳特征频段作为识别刀具磨损的特征参量,采用BP神经网络将数控切削过程中刀具磨损的声发射与振动信号特征信息进行融合,研究了数控车削刀具磨损状态的智能识别技术。
[Abstract]:By collecting acoustic emission and vibration acceleration signals, a multi-information data acquisition system for tool wear state of NC lathe is built, and relevant data are collected by orthogonal test and different cutting conditions are analyzed. The acoustic emission and vibration signals in NC turning process with different tool wear degree are extracted by wavelet packet decomposition method, and the best characteristic frequency band of acoustic emission and vibration signal is extracted as the characteristic parameter to identify tool wear. The characteristic information of acoustic emission and vibration signal of tool wear in NC cutting process is fused by BP neural network, and the intelligent recognition technology of tool wear state in NC turning is studied.
【作者单位】： 河南科技大学机电工程学院;中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院;
【基金】：国家自然科学基金(51305127) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A460018) 河南省高校青年骨干教师项目(2016GGJS-057) 河南省机械装备先进制造协同创新中心支助项目
【分类号】：TG71

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本文编号：1505113