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不完备先验知识下的刀具磨损状态评估方法研究
被引量：
6
1
作者
张尔卿
傅攀
李威霖
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2015年第3期418-422,共5页
在实际切削加工中刀具磨损的全状态先验知识获取困难,而刀具磨钝状态下的先验知识则较易获取。针对这种不完备先验知识情况,以切削力为监测信号,提出基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的刀具磨损状态评估技术。应用小波包分解技术提取信号...
在实际切削加工中刀具磨损的全状态先验知识获取困难,而刀具磨钝状态下的先验知识则较易获取。针对这种不完备先验知识情况,以切削力为监测信号,提出基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的刀具磨损状态评估技术。应用小波包分解技术提取信号特征信息,利用刀具磨钝状态下的先验归一化特征信息建立CHMM监测模型;根据刀具未知状态特性向量与监测模型间的对数似然度获取刀具性能指标,实现刀具磨损状态评价。铣刀全寿命磨损实验表明:该方法能在仅具备磨钝状态先验知识情况下,实现对刀具的磨损状态的初步评估,且所需样本数较少,训练速度快。
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关键词
刀具状态评估
隐马尔可夫模型
小波包分析
不完备数据
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职称材料
题名
不完备先验知识下的刀具磨损状态评估方法研究
被引量：
6
1
作者
张尔卿
傅攀
李威霖
机构
西南交通大学机械工程学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2015年第3期418-422,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(SWJTU12CX039)资助
文摘
在实际切削加工中刀具磨损的全状态先验知识获取困难,而刀具磨钝状态下的先验知识则较易获取。针对这种不完备先验知识情况,以切削力为监测信号,提出基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的刀具磨损状态评估技术。应用小波包分解技术提取信号特征信息,利用刀具磨钝状态下的先验归一化特征信息建立CHMM监测模型;根据刀具未知状态特性向量与监测模型间的对数似然度获取刀具性能指标,实现刀具磨损状态评价。铣刀全寿命磨损实验表明:该方法能在仅具备磨钝状态先验知识情况下,实现对刀具的磨损状态的初步评估,且所需样本数较少,训练速度快。
关键词
刀具状态评估
隐马尔可夫模型
小波包分析
不完备数据
Keywords
calculations
efficiency
eigenvalues and eigenfunctions
experiments
feature extraction
feedforward control
hidden Markov models
incomplete knowledge
matrix algebra
measurements
monitoring
probability density function
probability distributions
sensors
tool condition assessment
wavelet packet analysis
分类号
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
TH117.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
不完备先验知识下的刀具磨损状态评估方法研究
张尔卿
傅攀
李威霖
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2015
6
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