刀具磨损状态监测技术研究进展

• 作者: 李安海 郭景超
• 来源期刊: 工具技术
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具磨损状态监测 智能监测 信号处理 特征提取 模式识别
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 专题综述
• 页码范围: 3-13
• 页数: 11页
• 分类号: TG506|TH161
• 字数: 10001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7008.2019.05.001

摘要

随着工业4.0的到来,对制造业智能化的要求越来越高,刀具作为机械加工中的重要组成部分,其智能化监测也变得愈加重要.本文从监测信号、信号处理和分类模型三个方面阐述了刀具磨损状态监测技术的最新研究进展.比较了不同监测信号的优点与不足,深入分析了信号处理及分类模型的原理.对刀具磨损状态监测的未来发展进行了展望,提出了引入深度学习方法,期望能够提高智能化监测的准确性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李安海	山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室	25	242	8.0	15.0
2	郭景超	山东大学机械工程学院	1	4	1.0	1.0