刀具状态在线监测与智能识别方法研究

• 作者: 李秀学 王其俊 蔡红梅
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具状态 在线监测 智能识别 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 154-156
• 页数: 3页
• 分类号: TN06
• 字数: 968字
• 语种: 中文

摘要

切削加工中刀具状态是影响加工质量的关键因素,刀具的磨损直接影响工件的加工精度和表面粗糙度.选择加速度传感器监测切削加工中的振动信号,针对刀具状态变化时振动能量分布随之变化的特点,提取不同频段振动能量作为特征量,利用RBF神经网络进行聚类辨识.实验结果表明,该方法具有良好的识别效果和工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡红梅	集宁师范学院计算机系	12	52	5.0	6.0
2	李秀学		5	27	2.0	5.0
3	王其俊	北京工业大学机械工程与应用电子技术学院	1	11	1.0	1.0