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题名自适应随机共振算法的立铣刀磨损信号检测
被引量:2
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作者
谢峰
张晨晨
李凡
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机构
安徽大学电气工程与自动化学院
中国铁塔股份有限公司安徽省分公司芜湖公司
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021年第9期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51975003)。
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文摘
在对刀具磨损信号的检测过程中,强噪加工环境使得所需特征信号显得非常微弱,给提取微弱特征信号带来了难题,基于此问题提出了利用自适应随机共振算法对立铣刀在磨损过程中产生的磨损信号进行检测,用加速度传感器和力传感器采集振动信号和切削力信号,再将提取的信号进行时频域的特征值提取,以此来分别建立遗传算法和粒子群算法优化的自适应随机共振模型,最后将这两种模型都用在对立铣刀的磨损检测中。实验结果表明,遗传算法和粒子群算法均可检测出立铣刀转动频率和刀齿切入频率,以及这两种频率下所对应的立铣刀磨损信号,为日后立铣刀磨损状态在线监测系统的建立奠定了基础。
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关键词
刀具磨损检测
自适应随机共振算法
遗传算法
粒子群算法
立铣刀
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Keywords
tool wear detection
adaptive stochastic resonance algorithm
genetic algorithm
particle swarm optimization
end mill
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分类号
TG714
[金属学及工艺—刀具与模具]
TH117.1
[机械工程—机械设计及理论]
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