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刀具磨损是影响加工精度的重要因素之一,磨损过程包含复杂的物理和化学变化,因此如何对刀具行之有效地进行状态监测对保证正常生产......
刀具作为金属切削过程的直接执行者,在加工过程中不可避免地存在磨损问题,刀具的状态变化会直接导致产品质量下降和生产成本增加。......
针对刀具磨损监测中信号的非平稳特性和小样本建模中神经网络容易陷入局部值的问题,提出基于多传感器信号,运用集合经验模态分解（en......
利用一种根据 K－ means方法对样本聚类后建立的改进型模糊神经网络 (MTFNN)模型，对刀具后刀面磨损量进行在线工况实时识别。仿真结果......
为实现高速加工时刀具渐变磨损状态的在线准确识别,提出了一种集合多种智能的间接检测刀具磨损状态方法的模糊数据融合方法.尽管这......
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为了提高金属铣削过程中的刀具磨损状态识别的自动化程度与精度，提出了基于局部切空间排列（LTSA）方法与隐 Markov 模型（HMM）来识别刀具......
针对刀具磨损声发射信号的非平稳特征，提出了基于奇异值分解和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法。该方法首先对声发射信号......
