外圆磨削表面粗糙度的在线监测方法研究

被引：4

作者：

刘贵杰

巩亚东

王宛山

机构：

[1] 东北大学机械工程及自动化学院

来源：

辽宁工程技术大学学报 | 2003年 / 01期

关键词：

外圆磨削; 表面粗糙度; 声发射(AE)信号; 在线监测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TG580 [一般性问题];

学科分类号：

摘要：

通过理论分析和试验研究, 找到了与磨削表面粗糙度有关的摩擦AE信号特征, 在此基础上提出了基于神经网络的外圆磨削表面粗糙度监测方法,利用神经网络建立声发射信号特征信息与磨削表面粗糙度之间的非线性映射关系.仿真结果表明利用该方法可以实现磨削表面粗糙度的在线评估.

引用

页码：107 / 109

页数：3

共 4 条

[1]

Application of a neural network to the estimation of surface roughness fromAE signals generated by friction process. SuicE,GrabecI. Int.J. mach.ToolsManufacture . 1995

[2]

Acoustic emission produced by deformation of metals and alloys a review:PartsI andPartsII. HeipleC R,CarpenterS H. J.Acoust.Emission . 1987

[3]

Neural network sensor fusion for tool condition monitoring. DornfeldA D. Annals of the CIRP . 1990

[4]

Acoustic emission for control and monitoring of surface integrity during grinding. J.Webster,I.Marinescu andR.Bennett. Annals of the CIRP . 1994

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