【摘 要】
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机械加工过程状态监测对于提高工件加工质量，确保系统可靠性以及减少机床停机时间具有重要的实践意义。但是当前的研究对于机械加工过程状态监测技术的相关理论和方法缺乏总体
【机 构】
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宿州学院煤矿机械与电子工程研究中心,东南大学机械工程学院,安徽工程大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51075070);安徽省自然科学基金面上项目(1708085ME104,1808085ME127);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A439,KJ2016A803);宿州学院教授(博士)科研启动基金项目(2016jb09)
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机械加工过程状态监测对于提高工件加工质量，确保系统可靠性以及减少机床停机时间具有重要的实践意义。但是当前的研究对于机械加工过程状态监测技术的相关理论和方法缺乏总体性概括、分析和比较，从而难以为机械加工过程状态监测技术的后续研究提供可以参考的整体理论框架。为此，本文以当前表面粗糙度和刀具状态监测两大研究热点为研究对象，基于以下三点视角：（1） 基于人工智能的状态监测策略； （2） 基于统计学习的状态监测策略；（3） 基于多传感器信息融合的状态监测策略，较为全面地介绍和论述了用于机械加工过程状态监测的相关理论
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