【摘 要】
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为实现复杂零件制造过程中的刀具磨损状态在线监测与识别,提出了一种基于机床主轴振动信号,利用近似解析小波包变换和径向基(RBF)神经网络的监测方法。采用近似解析小波包变
【基金项目】
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2016年工信部智能制造综合标准化与新模式应用项目(工信部联装[2016]213号);国家自然科学基金(51605403)项目资助
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为实现复杂零件制造过程中的刀具磨损状态在线监测与识别,提出了一种基于机床主轴振动信号,利用近似解析小波包变换和径向基(RBF)神经网络的监测方法。采用近似解析小波包变换对监测信号进行多尺度分解,以峭度为指标寻找周期性冲击特征明显的频带,进而构造了包含8个频带重构信号的峰峰值和有效值的特征向量。建立刀具不同磨损状态下多特征向量样本数据库,训练RBF神经网络,实现刀具磨损状态的精确识别。
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