论文部分内容阅读
采用切削力信号监测钻削过程钻头的磨损量,分别从时域、频域提取了切削力信号的均值、方差、峭度系数和特定频段能量作为刀具磨损的特征信号,讨论了特征信号随着刀具磨损量增加的变化规律,并将各个特征信号构成的特征矢量输入多层反传神经网络进行融合,实现钻削过程刀具磨损量的智能识别.试验结果表明该方法能有效实现多特征融合,但识别精度和推广能力有待进一步提高.