基于振动信号和音频信号的刀具磨损状态预测

为了将刀具磨损预测更好的应用到日常生产加工中,提出了一种基于振动信号和音频信号的刀具磨损状态预测方法,选取易于安装、收集的振动信号和音频信号作为监测信号,并从信号时域中提取出均方根、方差作为输入特征值,用工业高清显微镜测量刀具磨损值。建立BP神经网络,来预测刀具磨损状态。实验表明,神经网络输出结果可以准确预测刀具磨损状态。