神经元网络传感器信息综合用于刀具状态监测

文中叙述了一种基于人工神经元网络在线刀具磨损检测系统的硬件结构、软件设计和执行过程,该系统综合几种传感器(声发射、力和电机电流信号)的输出,用多通道自回归时序模型或快速付里叶变换(FFT)技术处理,得到AR系数矩阵或功率谱密度数据被送到特征抽取模块,模块选择对刀具磨损最灵敏的特征输入到事先训练过的人工神经元网络,由网络对刀具状态进行最终的决策。为了评估上述系统的可行性,作者给了一个在车床上的实验结果。