论文摘要
为了提高三相电流信号监测刀具磨损状态的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的数控机床刀具磨损状态识别方法。首先对采集得到的三相电流信号进行时域、频域和小波分析,从中提取出与刀具磨损程度相关性较好的多个特征量,组合成敏感特征向量,然后搭建BP神经网络,建立三相电流信号特征向量与刀具磨损状态之间的联系。最后,用经过训练后的BP神经网络识别多组未知样本的刀具磨损状态。实验结果表明,该方法能够准确判定刀具的磨损状态。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 何一千,黄民,孙巍伟
关键词: 三相电流信号,神经网络,刀具磨损,状态识别
来源: 设备管理与维修 2019年17期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 北京信息科技大学机电工程学院
基金: 北京市自然科学基金京津冀基础研究合作专项（J170004）,北京市教委科研项目（KM201811232001）,北京市属高校高水平创新团队建设计划项目（IDHT20180513）
分类号: TP183;TG71
DOI: 10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2019.09.15
页码: 37-40
总页数: 4
文件大小: 1364K
下载量: 165
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