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摘要:
针对切削过程中刀具磨损程度难以识别的问题,文章根据混沌Duffing-Holmes振子对微弱周期信号极其敏感的特点,提出将锋利和磨损的刀具在27种工作状态下采集的54组声发射数据作为外部的微弱摄动信号,分别输入到Duffing-Holmes系统.为了解决混沌阈值求解时间的问题,研究了对分法最优算法来搜索Duffing-Holmes从周期态和混沌态的Lyapunov指数阈值,首先,以0.1步长的Lyapunov指数确定一个粗略的阈值;然后根据对分法快速收索Duffing-Holmes振子混沌阈值的精确值,大大提高了阈值搜索速度,阈值大小对应了刀具磨损程度.
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文献信息
篇名 Duffing-Holmes振子在刀具磨损检测中的应用
来源期刊 轻工机械 学科 工学
关键词 刀具磨损 Lyapunov指数 Duffing-Holmes系统 微弱信号
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 自控·检测
研究方向 页码范围 52-55
页数 4页 分类号 TP212|TN911.7
字数 2158字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-2895.2015.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张菁 上海工程技术大学电子电气工程学院 42 225 8.0 14.0
2 宋万清 上海工程技术大学电子电气工程学院 30 48 4.0 5.0
3 章文俊 上海工程技术大学电子电气工程学院 12 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
刀具磨损
Lyapunov指数
Duffing-Holmes系统
微弱信号
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
轻工机械
双月刊
1005-2895
33-1180/TH
大16开
杭州市余杭区高教路970号西溪联合科技广场4号楼711号
32-39
1983
chi
出版文献量(篇)
3690
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10
总被引数(次)
15563
论文1v1指导