基于Elman神经网络的刀具磨损状态识别技术

发布时间：2018-03-31 00:36

  本文选题：刀具磨损　切入点：声发射信号　出处：《现代制造工程》2015年12期

【摘要】：由于刀具磨损声发射信号的能量分布与刀具磨损状态密切相关,可以利用谐波小波包方法提取刀具磨损声发射信号的特征能量,对各频段能量做归一化处理,与切削三要素组成特征向量输入到Elman神经网络,通过神经网络判别刀具磨损状态。实验结果表明,刀具磨损产生的声发射信号频率主要集中在10Hz~130k Hz之间,将谐波小波包和Elman神经网络结合的方法可以有效地识别刀具磨损状态。
[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.
【作者单位】： 沈阳航空航天大学机电工程学院;
【基金】：辽宁省重点实验室项目(LS2010117)
【分类号】：TP183;TG506

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1688396