【摘 要】
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为了实现车削过程刀具磨损状态的实时在线监测 ,使用离散二阶小波变换对切削过程声发射信号进行分解 ,以不同尺度下信号分量的均方根值组成的特征向量为样本 ,利用模糊模式识
【机 构】
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【出 处】
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Journal of Beijing Institute of Technology(English Edition)
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为了实现车削过程刀具磨损状态的实时在线监测 ,使用离散二阶小波变换对切削过程声发射信号进行分解 ,以不同尺度下信号分量的均方根值组成的特征向量为样本 ,利用模糊模式识别技术实现对刀具磨损状态的在线识别 .实验表明 ,在选择适当的标准样本基础上 ,所提出的基于声发射信号小波分解的模糊模式识别方法能准确实现刀具磨损状态的正确识别 ,具有较高的可靠性和准确性 .
In order to realize real-time on-line monitoring of tool wear state in turning process, the discrete second-order wavelet transform is used to decompose the acoustic emission signals in the cutting process. The eigenvectors composed of rms values of signal components at different scales are taken as samples. Fuzzy pattern recognition And realizes the on-line identification of tool wear state.The experiment shows that the proposed fuzzy pattern recognition method based on the wavelet decomposition of acoustic emission signal can correctly identify the tool wear state accurately with high reliability Sexuality and accuracy.
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