【摘 要】
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为了监测超声振动钻削过程中钻头的磨损状态,构建了超声振动钻削钻头的振动信号和AE信号的采集系统,通过采集不同磨损状态下钻头的振动信号和AE信号,对其进行小波分解,得到与钻头磨损相关的特征值,将二者融合后作为神经网络的输入,输入至构建的12-10-3的BP神经网络中,进行钻头磨损状态的识别.试验结果表明,所建BP神经网络通过振动和AE的融合信号对钻头的有效识别率为91.7％,可以有效对钻头的磨损状态进行识别.
【机 构】
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长春大学机械与车辆工程学院,吉林长春130022
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为了监测超声振动钻削过程中钻头的磨损状态,构建了超声振动钻削钻头的振动信号和AE信号的采集系统,通过采集不同磨损状态下钻头的振动信号和AE信号,对其进行小波分解,得到与钻头磨损相关的特征值,将二者融合后作为神经网络的输入,输入至构建的12-10-3的BP神经网络中,进行钻头磨损状态的识别.试验结果表明,所建BP神经网络通过振动和AE的融合信号对钻头的有效识别率为91.7％,可以有效对钻头的磨损状态进行识别.
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