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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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针对刀具磨损状态先验样本少和常规神经网络识别模型收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的刀具磨损量识别技术,并针对模型输出存在系统误差而降低刀具磨损量识别精度的问题,引入卡尔曼滤波算法对时序监测结果进行修正,实现小样本下的刀具磨损量的精确识别。以车削加工为研究对象,采集加工过程中的切削力信号,应用小波包分析技术提取反映刀具磨损状态的特征信息,作为LS-SVM的输入样本,并对模型进行学习训练,完成对刀具磨损状态的识别,最后采用卡尔曼滤波修正其时序监测结果。实验结果表明:LS-SVM模型能高效地实现刀具磨损量识别,需样本数较少,训练速度快,通过卡尔曼滤波修正后的磨损量识别结果精度更高。 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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针对加工数据采集存在数据量大且干扰信号复杂,导致刀具磨损状态识别方式复杂、识别精度低等问题,提出一种基于快速谱峭度图的集合经验模态分量选取(EEMDFK)与注意力机制的卷积神经网络(ACNN)相结合的识别方法。针对集合经验模态存在选取模态分量困难的情况,引用快速谱峭度图选择策略选取最优分量。通过集合经验模式分解从所采集的不同状况下的刀具振动信号分解出故障信号特征;通过快速谱峭度图选择策略选取内在模函数并进行HHT时频分析,生成时频图;将时频图输入所设计的识别模型进行学习,通过注意力机制提高特征提取效率,并使保存的模型在测试集中对不同刀具磨损状态进行了识别。实验结果表明,该方法对刀具不同状态下的识别率可达99.7%,实现了不同磨损状态下刀具的智能识别,并具有较好的泛化能力和鲁棒性。 相似文献
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《计算机集成制造系统》2015,(8)
为了表征、获取与识别刀具的磨损状态,提出一种基于混沌时序分析方法与支持向量机的刀具磨损状态识别方法。该方法利用混沌时序分析方法重构了刀具声发射信号的相空间,并提取了嵌入维数与Lyapunov系数建立了特征空间。使用支持向量机作为分类器,实现了刀具磨损状态的识别。实验证明,在小样本学习情况下,基于混沌时序分析方法与支持向量机的刀具磨损状态识别方法具有良好的学习能力,获得了较高的识别准确率。 相似文献