作者:徐彦伟,陈立海,袁子皓,颉潭成 单位:中国振动工程学会;上海交通大学;上海市振动工程学会 出版:《振动与冲击》2017年第21期 页数:8页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZDCJ2017210370 DOC编号:DOCZDCJ2017210379 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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  • 采集声发射和振动加速度信号,搭建了数控车床刀具磨损状态多信息数据采集系统;用正交试验法采集相关数据并分析了不同切削条件、不同刀具磨损程度下数控车削加工过程中的声发射和振动信号;用小波包分解法提取了声发射和振动信号的最佳特征频段作为识别刀具磨损的特征参量,采用BP神经网络将数控切削过程中刀具磨损的声发射与振动信号特征信息进行融合,研究了数控车削刀具磨损状态的智能识别技术。

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