基于小波包系数与隐马尔科夫模型的刀具磨损监测(英文)

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在机械自动化加工中,为了防止刀具损坏,刀具磨损过程的监测是非常重要的。然而,由于加工过程的复杂性,对刀具磨损状态的监测十分困难。提出了一个基于小波包系数与隐马尔科夫模型的刀具磨损监测方法。将加工信号在不同频带上小波包系数的均方根值作为特征观测向量,即为隐马尔科夫模型的输入,并用隐马尔科夫模型模式识别方法识别刀具磨损状态。实验结果显示,提出的方法对刀具磨损状态具有很高的识别率。 In mechanical automation, in order to prevent tool damage, tool wear monitoring process is very important. However, due to the complexity of the machining process, it is very difficult to monitor the wear status of the tool. A tool wear monitoring method based on wavelet packet coefficient and hidden Markov model is proposed. The root mean square value of the wavelet packet coefficients of the processed signals in different frequency bands is taken as the feature observation vector, that is, the input of the hidden Markov model, and the tool wear state is identified by the Hidden Markov Model pattern recognition method. Experimental results show that the proposed method has a high recognition rate of tool wear state.
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