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金刚石滚轮修整时的径向圆跳动状态在线判别
1
作者
付庭斌
朱振伟
+1 位作者
张瑞
赵华东
《金刚石与磨料磨具工程》
CAS
北大核心
2022年第2期233-239,共7页
金刚石滚轮修整砂轮时的性能受其径向圆跳动的影响,而其径向圆跳动状态判别的智能化程度较低。为此,对金刚石滚轮修整状态下的径向圆跳动磨削声发射信号,提出一种基于小波分解和SVM的在线检测方法。将磨削声发射信号通过小波变换并分解...
金刚石滚轮修整砂轮时的性能受其径向圆跳动的影响,而其径向圆跳动状态判别的智能化程度较低。为此,对金刚石滚轮修整状态下的径向圆跳动磨削声发射信号,提出一种基于小波分解和SVM的在线检测方法。将磨削声发射信号通过小波变换并分解,提取小波分解系数的有效值、方差及能谱系数3种特征参数。结果表明:将3种特征参数彼此组合输入到SVM中进行状态识别时的准确率都在96.0%以上;3种特征参数同时输入时的准确率最高,达到了98.3%。该检测方法具有实际应用价值。
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关键词
金刚石滚轮
声发射
小波变换
修整状态识别
支持向量机
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职称材料
题名
金刚石滚轮修整时的径向圆跳动状态在线判别
1
作者
付庭斌
朱振伟
张瑞
赵华东
机构
郑州大学机械与动力工程学院
出处
《金刚石与磨料磨具工程》
CAS
北大核心
2022年第2期233-239,共7页
基金
郑州市协同创新项目(18XTZX12006)。
文摘
金刚石滚轮修整砂轮时的性能受其径向圆跳动的影响,而其径向圆跳动状态判别的智能化程度较低。为此,对金刚石滚轮修整状态下的径向圆跳动磨削声发射信号,提出一种基于小波分解和SVM的在线检测方法。将磨削声发射信号通过小波变换并分解,提取小波分解系数的有效值、方差及能谱系数3种特征参数。结果表明:将3种特征参数彼此组合输入到SVM中进行状态识别时的准确率都在96.0%以上;3种特征参数同时输入时的准确率最高,达到了98.3%。该检测方法具有实际应用价值。
关键词
金刚石滚轮
声发射
小波变换
修整状态识别
支持向量机
Keywords
diamond roller
acoustic emission
wavelet transform
trimming state recognition
support vector machine(SVM)
分类号
TQ164 [化学工程—高温制品工业]
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题名
作者
出处
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1
金刚石滚轮修整时的径向圆跳动状态在线判别
付庭斌
朱振伟
张瑞
赵华东
《金刚石与磨料磨具工程》
CAS
北大核心
2022
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