【摘 要】
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为了能够实现机床运行状态的远程监控并对运行状态实施智能判断,必须准确分析判断机床当前加工的材料类型。利用小波包能量法进行特征提取,利用BP AdaBoost技术建立了集信号采集、处理、分析与判断的混合模型,对切削振动信号特征进行分析与识别,从而推断出加工材料的类型。该方法通过采集机床在切削加工过程中主轴的三向振动信号,利用小波包分解得到振动信号不同频段的能量值并将其作为特征向量,最后通过BP AdaBoost对特征向量进行训练和验证,得到准确的判断结果。结果表明,基于BP AdaBoost神经网络相比单一
【机 构】
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青海大学机械工程学院,青海省生产力促进中心有限公司
【基金项目】
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青海省科技厅基金资助项目(2020-ZJ-740)。
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为了能够实现机床运行状态的远程监控并对运行状态实施智能判断,必须准确分析判断机床当前加工的材料类型。利用小波包能量法进行特征提取,利用BP AdaBoost技术建立了集信号采集、处理、分析与判断的混合模型,对切削振动信号特征进行分析与识别,从而推断出加工材料的类型。该方法通过采集机床在切削加工过程中主轴的三向振动信号,利用小波包分解得到振动信号不同频段的能量值并将其作为特征向量,最后通过BP AdaBoost对特征向量进行训练和验证,得到准确的判断结果。结果表明,基于BP AdaBoost神经网络相比单一
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