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《制造技术与机床》2019,(10)
刀具磨损状况的实时检测是目前机床加工状态监测的难点,而对刀具的振动信号分析的常用方法是利用神经网络模型来判断刀具磨损状态。为解决循环神经网络(RNN)模型训练过程中梯度容易消亡的现象,提出基于长短期记忆神经网络的刀具磨损状态在线监测。刀具在进行切削加工时,首先通过加速度传感器采集刀具振动信号,然后对振动信号小波包变换进行分解是让信号通过不同的滤波器进行有条件的选择,由此形成不同的能量值,用作为长短期记忆神经网络的特征输入,从而诊断出刀具磨损状态的3种状态故障;最后利用长短期记忆神经网络模型对处理时间序列的数据有比较好的效果,它可以捕捉长期的依赖关系和非线性动态变化。此外,通过与多层(BP)神经网络和(BP)神经网络故障诊断方法进行比较,结果表明,LSTM网络对刀具磨损状态在线监测更加有效。 相似文献
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在分析小波理论及BP神经网络的基础上,进行了刀具磨损试验研究。在时频域对刀具磨损状态的特征信号进行提取和分析,获得了反映刀具磨损状态的特征信号。将此刀具磨损特征量作为BP神经网络的输入样本对网络进行学习训练,完成对刀具磨损状态的有效识别。实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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基于PSO优化的小波神经网络在刀具磨损识别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
刀具状态监控是保证自动化加工顺利进行的重要环节,本文针对切削加工中功率信号的获取,以及反映刀具状态的信号特征抽取的问题,设计了采集功率信号,利用小波包分解的方法抽取反映刀具磨损状态的特征值作为神经网络输入值,采用神经网络对特征值进行训练,然后借用粒子群算法(PSO)算法优化神经网络及其结构的方法,获得了结构简单、准确性高、实时性好的神经网络,仿真和试验表明该方法对特征信号反映灵敏,对切削参数的变化不敏感,能够准确反映刀具的磨损状态。 相似文献
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采用小波神经网络的刀具故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效的进行刀具状态监测,采用小波神经网络的松散型结合对刀具进行故障诊断。通过小波变换提取刀具磨损声发射(AE)信号的特征.即对AE信号进行小波分解,提取了5个频段的均方根值作为神经网络的输入,来识别刀具磨损状态。试验表明,均方根值完全可以作为刀具磨损过程中产生AE信号的特征向量。仿真结果表明,基于小波神经网络的刀具故障诊断对刀具磨损状态的识别效率高.该方法是有效的。 相似文献
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以铣削难加工材料——高锰钢加工过程为研究对象。建立了以铣削力作为监测信号的铣刀磨损监测实验系统。应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理。并提取了信号的能量特征作为神经网络的输入向量。基于神经网络极强的非线性映射能力及分类能力。选用小波包分析与BP网络结合的方式对刀具磨损状态进行识别。建立了模式识别BP网络结构,构造了网络训练样本及测试样本。对网络进行了训练、仿真及验证测试,结果表明该网络能够对刀具磨损状态进行准确的识别。对刀具的在线监测具有良好的现实意义。 相似文献
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基于人工神经网络的铣削磨损监测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用铣削刀具磨损多参量信号进行预处理及特征量提取,采用特征融合方法建立信号级、模型级、特征级和融合级层次结构实验方案,通过样本训练模糊小波神经网络逼近系统,建立刀具补偿系统的最优控制策略,从而对被检测对象进行有效的识别与估计.由实验结果对比可见,人工神经网络模型的预测精度基本在范围之内.实验表明该模型适用于切削条件下的铣刀磨损监控,可以较准确地监控铣刀的剧烈磨损. 相似文献
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为保证刀具寿命并控制工件废品率,提出一种通过提取主轴驱动电流信号中因刀具磨损和振动异常激发的杂波信号,并利用卷积神经网络实现立铣刀磨损状态辨识的方法.该方法基于刀具磨损和振动异常会导致主轴驱动电流信号出现不规则杂波成分的试验结果,利用傅里叶级数拟合将电流波形分解为反映电流有效值准静态变化的谐波成分和反映立铣刀刃口和后刀面磨损状态以及振动异常的电流杂波信号,然后将电流杂波信号输入到卷积神经网络中进行立铣刀状态特征提取和分类.实验结果表明,该方法可排除切削振动和切削参数对刀具磨损状态辨识准确性的影响,能够实现复杂工况下立铣刀磨损状态的准确辨识,为预测立铣刀剩余寿命和科学制定立铣刀更换规则打下基础. 相似文献
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声发射技术是刀具磨损状态监测的有效检测方法。针对目前对刀具声发射信号难以实现识别分辨率和计算速率兼容的问题,提出关于刀具磨损状态识别建模的新方法。首先对信号进行小波包特征抽取,并通过核主分量分析对其进行优化。接着在两种神经网络识别结果的基础上,提出基于支持向量机的决策融合算法,从而避免了经典决策融合算法在实际应用中的问题。实验数据证明,该模型能有效提高刀具磨损状态的识别分辨率,且不影响运算的在线性。 相似文献
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基于深度学习的高速铣削刀具磨损状态预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
《机械与电子》2017,(7)
由于铣刀在高转速下进行不连续切削,刀具磨损迅速且难于监测,并且刀具磨损严重影响加工精度与产品质量。针对高速铣削刀具磨损难以在线预测问题,提出了一种基于深度学习的高速铣削刀具磨损预测的新方法。通过小波包变换提取铣削力信号在不同频段上的能量分布作为初始特征向量;采用无监督学习对稀疏自编码网络进行特征学习,并将单层网络堆栈构成深度神经网络;最后利用有监督学习对整个深度网络进行微调训练,建立铣削刀具磨损预测模型。实验结果表明,所提出的方法对刀具磨损状态预测准确率达到93.038%。 相似文献
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