【摘 要】
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首先对比研究了不同监测信号的特点,选择了振动信号、切削力信号、声发射信号作为研究信号,然后采用经典信号分析方法对三类监测信号进行分析并提取了相应的统计特征;接着对
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首先对比研究了不同监测信号的特点,选择了振动信号、切削力信号、声发射信号作为研究信号,然后采用经典信号分析方法对三类监测信号进行分析并提取了相应的统计特征;接着对非平稳性较强的振动信号和声发射信号进行了非平稳特征分析;在此基础上,分别引入相对向量机算法与概率神经网络算法对刀具磨损状态进行识别,基于单一传感器信号的最佳特征向量进行特征层融合,建立了不同信号融合的刀具状态监测模型;最后通过对比不同信号融合方式下的刀具状态监测模型,得到最佳的振动信号与切削力信号融合的监测方式。
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