【摘 要】
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该文采用间接监测法,取切削力信号作为监测对象,监测刀具的磨损.针对目前这一领域的研究中遇到的主要问题——特征量的选取问题,提出利用新兴的分形理论从切削力动态分量中提
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该文采用间接监测法,取切削力信号作为监测对象,监测刀具的磨损.针对目前这一领域的研究中遇到的主要问题——特征量的选取问题,提出利用新兴的分形理论从切削力动态分量中提取分维数,作为监测刀具磨损状态的一个指标.同时,从切削力静态分量中提取了切削力比R这一特征量.将这两个特征量以及对刀具磨损有较大影响的切削速度这一切削参数一起,作为神经网络的输入.通过大量的试验获取了训练样本,并对神经网络进行训练.结果表明,网络对刀具磨损状态的识别能取得较好得效果.在以上研究的基础上,用Visual C++和MATLAB相结合,开发了基于分形理论和神经网络技术的刀具磨损在线监测系统.
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