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刀具状态监控对保障生产安全和产品质量具有重要意义。采用声发射（AE）传感器来采集切削过程中发出的AE信号,采用多分辨率分忻法对正常切削、刀具破损、断屑时发出的AE信号进行分析,并提取出反映刀具破损状态的特征量;最后采用BP神经网络实现了刀具破损状态的自动识别。
刀具破损状态声发射信号的多分辨率分析
【摘 要】
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刀具状态监控对保障生产安全和产品质量具有重要意义。采用声发射（AE）传感器来采集切削过程中发出的AE信号,采用多分辨率分忻法对正常切削、刀具破损、断屑时发出的AE信号进行
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院
【出 处】
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机械设计与研究
【发表日期】
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2009年3期
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