【摘 要】
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针对深孔加工过程中刀具状态不易观察、更换刀具的时机依赖经验等问题,提出了一种基于深度置信网络的深孔加工刀具状态监测方法。通过三向压电加速度传感器和传声器采集加工
【机 构】
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大连理工大学机械工程学院,内蒙古北方重工业集团有限公司
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017ZX04011009),NSFC-辽宁联合基金(U1608251),大连市高层次人才创新支持计划(2018RD05)
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针对深孔加工过程中刀具状态不易观察、更换刀具的时机依赖经验等问题,提出了一种基于深度置信网络的深孔加工刀具状态监测方法。通过三向压电加速度传感器和传声器采集加工过程的振动信号和噪声信号,并进行数据预处理,利用处理后的数据训练深度置信网络对刀具状态进行辨别。刀具状态监测的实例表明,利用预处理后的数据对深度置信网络进行训练,刀具状态监测在测试集上的平均准确度可以达到98.54%,证明了深孔加工刀具状态监测方法的有效性。
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