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基于声振融合的二次EWT-CNN刀具磨损监测
1
作者
郝旺身
娄永威
+2 位作者
董辛旻
李继康
娄本池
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第2期8-12,共5页
为了实现加工过程中对刀具磨损状态的监测,提出一种基于协同过滤融合的方法。首先,对工作刀具振动信号和声音信号进行特征相关性分析后进行数据层融合;然后,将得到的声振融合信号进行二次经验小波变换(EWT)后去噪重构;最后,将重构信号...
为了实现加工过程中对刀具磨损状态的监测,提出一种基于协同过滤融合的方法。首先,对工作刀具振动信号和声音信号进行特征相关性分析后进行数据层融合;然后,将得到的声振融合信号进行二次经验小波变换(EWT)后去噪重构;最后,将重构信号进行信号增强并送入CNN实现特征提取及刀具故障识别。通过对不同故障类型的麻花钻头进行故障识别实验,在声音、振动以及声振融合信号和不同信号去噪重构方法的对比下,该方法对不同故障类型的钻头作出了98.96%的高识别率。验证了所提方法在刀具故障识别方面的优越性。
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关键词
声振融合信号
刀具磨损
故障识别
经验小波变换
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于声振融合的二次EWT-CNN刀具磨损监测
1
作者
郝旺身
娄永威
董辛旻
李继康
娄本池
机构
郑州大学机械与动力工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第2期8-12,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFF0203104-5)
河南省科技攻关资助项目(202102210075)。
文摘
为了实现加工过程中对刀具磨损状态的监测,提出一种基于协同过滤融合的方法。首先,对工作刀具振动信号和声音信号进行特征相关性分析后进行数据层融合;然后,将得到的声振融合信号进行二次经验小波变换(EWT)后去噪重构;最后,将重构信号进行信号增强并送入CNN实现特征提取及刀具故障识别。通过对不同故障类型的麻花钻头进行故障识别实验,在声音、振动以及声振融合信号和不同信号去噪重构方法的对比下,该方法对不同故障类型的钻头作出了98.96%的高识别率。验证了所提方法在刀具故障识别方面的优越性。
关键词
声振融合信号
刀具磨损
故障识别
经验小波变换
卷积神经网络
Keywords
vibroacoustic fusion signal
tool wear
fault identification
empirical wavelet transform
convolutional neural networks
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声振融合的二次EWT-CNN刀具磨损监测
郝旺身
娄永威
董辛旻
李继康
娄本池
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
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