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ELM在机床切削刀具磨损快速检测中的应用
被引量:
2
1
作者
唐鑫
巫茜
+1 位作者
邝茜
王成睿
《兵工自动化》
2021年第12期55-59,共5页
为检测加工过程中切削刀具的磨损和破损,探讨一种基于声音识别的超限学习机(extreme learning machine,ELM)模型检测方法。论述切削声音信号的时频域特性,讨论基于小波包分解的刀具工作状态敏感频谱能量统计特征量提取方法,构建基于声...
为检测加工过程中切削刀具的磨损和破损,探讨一种基于声音识别的超限学习机(extreme learning machine,ELM)模型检测方法。论述切削声音信号的时频域特性,讨论基于小波包分解的刀具工作状态敏感频谱能量统计特征量提取方法,构建基于声音特征量识别的ELM快速检测模型。以某操作现场刀具切削磨损声音信号识别实验为例,实测数据验证了采用该模型可获得更高的检测准确度且响应速度更快。实验仿真结果表明:采用ELM模型借助声音识别检测切削刀具磨损的方法是有效的。
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关键词
切削刀具破损
声音识别
时频特性
小波包分解
elm检测模型
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职称材料
题名
ELM在机床切削刀具磨损快速检测中的应用
被引量:
2
1
作者
唐鑫
巫茜
邝茜
王成睿
机构
鼎兆(重庆)包装科技有限公司
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《兵工自动化》
2021年第12期55-59,共5页
基金
重庆市科技局重点项目(cstc2019jscx-fxydX0047)
重庆市科技局重点项目(cstc2019jscx-fxydX0090)。
文摘
为检测加工过程中切削刀具的磨损和破损,探讨一种基于声音识别的超限学习机(extreme learning machine,ELM)模型检测方法。论述切削声音信号的时频域特性,讨论基于小波包分解的刀具工作状态敏感频谱能量统计特征量提取方法,构建基于声音特征量识别的ELM快速检测模型。以某操作现场刀具切削磨损声音信号识别实验为例,实测数据验证了采用该模型可获得更高的检测准确度且响应速度更快。实验仿真结果表明:采用ELM模型借助声音识别检测切削刀具磨损的方法是有效的。
关键词
切削刀具破损
声音识别
时频特性
小波包分解
elm检测模型
Keywords
cutting tool damage
voice recognition
time-frequency characteristics
wavelet packet decomposition
elm
model
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ELM在机床切削刀具磨损快速检测中的应用
唐鑫
巫茜
邝茜
王成睿
《兵工自动化》
2021
2
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