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基于小波包能量谱的HMM钻头磨损监测 总被引:5,自引:0,他引:5
从工程应用的角度论述了小波包分解原理及其能量谱监测理论,并将该理论应用于钻削力信号特征提取中,针对钻削过程特征矢量与钻头磨损之间具有较强的随机性和不确定性的特点,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的钻头磨损监测方法。实验结果表明,通过对钻削力信号进行多层小波包分解,提取各频段能量谱作为特征矢量可准确刻画工艺系统随钻头磨损的演化规律,利用HMM建立的各钻头磨损状态小波包能量谱的统计模型可有效跟踪钻头磨损的发展趋势,实现钻头磨损状态和寿命的监测。 相似文献
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对以钻削力为监测对象的微孔钻削实时监测系统进行了研究。建立了一个BP神经网络模型,利用该模型对钻削过程进行监测。有效地避免了微钻头的折断,提高了微钻头的利用率。 相似文献