基于云模型和稀疏贝叶斯技术的刀具磨损状态识别技术研究

• 作者: 李正强 李锋 聂鹏
• 来源期刊: 机电信息
• 关键词: 刀具磨损 云模型 声发射
• 年，卷（期）: 2017,（33）
• 所属期刊栏目: 工艺与技术
• 页码范围: 102-103
• 页数: 2页
• 字数: 2228字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0797.2017.33.056

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,提出采用声发射传感器和功率传感器采集机床刀具磨损相关的信号信息,采用两种信号采集的方法可以避免单一信号本身自有的缺陷.采用云模型算法能够科学地耦合两种信息,并提取信号中反映刀具磨损量的特征因素;使用稀疏贝叶斯方法建立模型进而预测刀具磨损量,实现了对刀具磨损的监控,提高了刀具磨损监控的效率和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂鹏		50	268	11.0	14.0
3	李正强		13	60	4.0	7.0
6	李锋		1	1	1.0	1.0