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摘要:
针对刀具磨损状态监测和磨损量预测研究中特征提取这一关键技术,该文提出了基于云理论的信号特征提取方法。首先,采用小波包分析对声发射信号进行信号分解和重构,滤除噪声对提取特征参数的影响;其次根据重构信号的统计分布特性,利用逆向云算法提取信号敏感频带的期望值、熵及超熵云特征参数,定量分析刀具在不同切削条件下3种云特征参数随磨损量增大所呈现的变化规律;最后,通过散点图分析3种特征参数表征刀具磨损声发射信号的有效性。结果表明:刀具磨损声发射信号具有明显的云特性,3种云特征参数与刀具磨损状态具有明显的对应关系,可作为刀具磨损状态监测、磨损量预测的特征参数;云理论在刀具磨损监测领域的应用,扩大了知识的表示范围。
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文献信息
篇名 车削刀具磨损声发射信号的云特征分析
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 切削刀具 刀具磨损 声发射 信号特征 云理论
年,卷(期) 2016,(20) 所属期刊栏目 农业装备工程与机械化
研究方向 页码范围 63-69
页数 7页 分类号 TH165+.3|TP206
字数 4698字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.20.008
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 关山 东北电力大学机械工程学院 27 181 9.0 13.0
2 彭昶 东北电力大学机械工程学院 6 61 4.0 6.0
3 康振兴 东北电力大学机械工程学院 4 15 3.0 3.0
传播情况
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刀具磨损
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农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
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