数据融合法在监测刀具切削状态中的应用

被引：7

作者：

徐春广，王信义，肖定国

机构：

[1] 北京理工大学机械工程系

来源：

北京理工大学学报 | 1995年 / 01期

关键词：

故障树图形分析；镗刀／切削状态；数据融合;

D O I：

10.15918/j.tbit1001-0645.1995.01.014

中图分类号：

TG501.1 [切削过程机理];

学科分类号：

摘要：

从多传感器数据融合观点出发，提出利用多通道传感信号的均值和标准差为基本参数，由其高阶项和人工神经网络进行数据融合，并用故障树推理方法诊断刀具切削状态的分析方法；经计算机模拟，证实了神经网络对刀具不同磨损程度的识别能力；在立式加工中心上，利用新型非表面接触式声发射（ＡＥ）传感器和振动加速度传感器组成的多通道传感数据进行了镗刀破损（折断）状态的监测，证实了所述方法的正确性、可行性和实时性．

引用

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