【摘 要】
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针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法.根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs),通过时频联合分析探索刀具磨损与声信号特征之间的关联规律;再使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化支持向量机(support vector machin
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院, 桂林541004;广西自动检测技术与仪器重点实验室,桂林541004;桂林电子科技大学电子工程与自动化学院, 桂林541004
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针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法.根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs),通过时频联合分析探索刀具磨损与声信号特征之间的关联规律;再使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的参数,并利用SVM实现基于声信号特征的刀具磨损状态识别.实验结果表明,微小深孔钻头磨损程度与钻削声信号特征之间存在非线性耦合关系,声信号高频特征对钻头磨损程度的变化非常敏感;采用经过SSA优化后的SVM算法,基于优选的IMF特征能够准确识别钻削刀具磨损状态,识别准确率可达98.246％.
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