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刀具磨损状态监测技术研究进展
被引量:
23
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作者
郭景超
李安海
《工具技术》
2019年第5期3-13,共11页
随着工业4.0的到来,对制造业智能化的要求越来越高,刀具作为机械加工中的重要组成部分,其智能化监测也变得愈加重要。本文从监测信号、信号处理和分类模型三个方面阐述了刀具磨损状态监测技术的最新研究进展。比较了不同监测信号的优点...
随着工业4.0的到来,对制造业智能化的要求越来越高,刀具作为机械加工中的重要组成部分,其智能化监测也变得愈加重要。本文从监测信号、信号处理和分类模型三个方面阐述了刀具磨损状态监测技术的最新研究进展。比较了不同监测信号的优点与不足,深入分析了信号处理及分类模型的原理。对刀具磨损状态监测的未来发展进行了展望,提出了引入深度学习方法,期望能够提高智能化监测的准确性和鲁棒性。
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关键词
刀具磨损状态监测
智能监测
信号处理
特征提取
模式识别
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职称材料
题名
刀具磨损状态监测技术研究进展
被引量:
23
1
作者
郭景超
李安海
机构
山东大学
机械工程
学院
山东大学
高效
洁净
机械制造
教育部
重点
实验室
机械工程
国家级
实验教学
示范
中心
(
山东大学
)
出处
《工具技术》
2019年第5期3-13,共11页
基金
国家自然科学基金(51605260)
山东省重点研发计划(2017GGX30144)
山东大学青年学者未来计划(2018WLJH57)
文摘
随着工业4.0的到来,对制造业智能化的要求越来越高,刀具作为机械加工中的重要组成部分,其智能化监测也变得愈加重要。本文从监测信号、信号处理和分类模型三个方面阐述了刀具磨损状态监测技术的最新研究进展。比较了不同监测信号的优点与不足,深入分析了信号处理及分类模型的原理。对刀具磨损状态监测的未来发展进行了展望,提出了引入深度学习方法,期望能够提高智能化监测的准确性和鲁棒性。
关键词
刀具磨损状态监测
智能监测
信号处理
特征提取
模式识别
Keywords
tool wear condition monitoring
intelligent monitoring
signal processing
feature extraction
pattern recognition
分类号
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH161 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
刀具磨损状态监测技术研究进展
郭景超
李安海
《工具技术》
2019
23
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