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一种基于振动信号和BP神经网络的刀具磨损状态评估方法.pdf

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本发明公开了一种基于振动信号和BP神经网络的刀具磨损状态评估方法,包括:(1)通过滚刀加工实验,采集不同磨损状态下刀具的原始振动信号;(2)通过小波包分解技术,将采集信号均匀地划分为16个频段,将能量最集中的频段作为特征频段;(3)计算振动信号的一些常用的时、频域特征,计算其与特征频段能量的相关系数,取相关性系数的阈值为0.8,得到优选特征;(4)将多组不同磨损状态的优选特征作为BP神经网络的输入,不同磨损状态作为BP神经网络的输出,对BP神经网络进行训练,得到评估模型;(5)利用评估模型对刀具的磨损状态进行评估。本发明优选出与刀具磨损状态相关性强的特征,从而提升刀具磨损状态的评估效果。