基于Elman神经网络的刀具磨损状态识别技术

由于刀具磨损声发射信号的能量分布与刀具磨损状态密切相关,可以利用谐波小波包方法提取刀具磨损声发射信号的特征能量,对各频段能量做归一化处理,与切削三要素组成特征向量输入到Elman神经网络,通过神经网络判别刀具磨损状态。实验结果表明,刀具磨损产生的声发射信号频率主要集中在10Hz~130k Hz之间,将谐波小波包和Elman神经网络结合的方法可以有效地识别刀具磨损状态。