基于小波多分辨率分析和RBF神经网络的刀具磨损状态识别

• 作者: 庄子杰 汤为 王海丽 胡德金
• 来源期刊: 工具技术
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具磨损 声发射信号 小波分析 神经网络 状态监控
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TG5
• 字数: 3734字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7008.2009.02.004

摘要

刀具磨损监测对于提高加工二过程的精度和自动化程度具有重要意义.本文提出一种基于RBF甬数神经网络的刀具磨损状态监测模式.该系统利用声发射传感器对切削过程进行监测,采用多分辨率小波分解技术从声发射信号中提取反映刀具磨损的特征向量,并输入RBF神经网络,实现了刀具磨损的自动识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡德金		191	2625	26.0	42.0
2	王海丽		35	321	10.0	17.0
3	庄子杰		2	19	2.0	2.0
4	汤为		4	25	3.0	4.0