钛合金车削加工过程中刀具磨损状态监测的小波包子带能量变换特征提取新方法

• 作者: 傅攀 曹伟青 李威霖 陈侃
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分子带能量 刀具磨损 子带能量变换 模式识别 状态监测
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 35-38
• 分类号: TH165+.3
• 字数: 2739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2265.2011.01.010

摘要

在小波包分析的基础上,提出对小波包子带能量特征抽取的新算法.考虑到小波包能量子带的动态特性和统计特性可以作为刀具磨损状态识别特征提取的来源,提出将小波包子带能量相对比率、小渡包子带能量相对比率的变化值、小波包子带能量相对比率的变化值的统计偏差(能量距)作为三个新特征值.建立刀具磨损状态监测实验平台,采集刀具三维力反馈、振动信号作为监测信号.按常规特征抽取方法和本研究中提出的方法抽取特征值,形成网络训练、识别特征值空间.用梯度下降法训练建立BP人工神经网络,对27具四种磨损状态进行识别,验证小波包子带能量变换提取到的特征的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅攀	西南交通大学机械工程学院	78	545	12.0	18.0
2	陈侃	西南交通大学机械工程学院	4	106	3.0	4.0
3	曹伟青	西南交通大学机械工程学院	12	77	5.0	8.0
4	李威霖	西南交通大学机械工程学院	6	57	6.0	6.0