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摘要:
在实际切削加工中刀具磨损的全状态先验知识获取困难,而刀具磨钝状态下的先验知识则较易获取.针对这种不完备先验知识情况,以切削力为监测信号,提出基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的刀具磨损状态评估技术.应用小波包分解技术提取信号特征信息,利用刀具磨钝状态下的先验归一化特征信息建立CHMM监测模型;根据刀具未知状态特性向量与监测模型间的对数似然度获取刀具性能指标,实现刀具磨损状态评价.铣刀全寿命磨损实验表明:该方法能在仅具备磨钝状态先验知识情况下,实现对刀具的磨损状态的初步评估,且所需样本数较少,训练速度快.
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文献信息
篇名 不完备先验知识下的刀具磨损状态评估方法研究
来源期刊 机械科学与技术 学科 工学
关键词 刀具状态评估 隐马尔可夫模型 小波包分析 不完备数据
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 精密制造与加工
研究方向 页码范围 418-422
页数 5页 分类号 TH17|TP277
字数 3929字 语种 中文
DOI 10.13433/j.cnki.1003-8728.2015.0319
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 傅攀 西南交通大学机械工程学院 78 545 12.0 18.0
2 张尔卿 西南交通大学机械工程学院 8 59 5.0 7.0
3 李威霖 西南交通大学机械工程学院 6 57 6.0 6.0
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  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
刀具状态评估
隐马尔可夫模型
小波包分析
不完备数据
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
机械科学与技术
月刊
1003-8728
61-1114/TH
大16开
西安友谊西路127号
52-193
1981
chi
出版文献量(篇)
8073
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15
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69926
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