【摘 要】
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采用机床主电动机功率法和声发射（AE）法来获取切削过程中发出的刀具磨损和破损信号，建立了刀具状态试验系统．在试验数据的基础上，建立了功率信号的自回归时序模型，在提取作为刀具磨
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采用机床主电动机功率法和声发射（AE）法来获取切削过程中发出的刀具磨损和破损信号，建立了刀具状态试验系统．在试验数据的基础上，建立了功率信号的自回归时序模型，在提取作为刀具磨损特征量的模型参数时考虑了切削用量的影响。针对刀具破损时功率信号时域幅值变化的随机性，提出用延时方差法来处理功率信号，数据分析结果表明，这种方法是可行的．针对切削过程中发出的AE信号，采用时频分析的方法进行处理，提取出反映刀具破损的特征量，最后利用2个并行的自适应共振神经网络ART-2实现了刀具状态的自动识别，识别成功率达到95％．
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