本文主要研究内容
作者钟利民,李丽娟,杨京,梁彬,程建春,刘翔雄（2019）在《HDP-HSMM的磨削声发射砂轮钝化状态识别》一文中研究指出：在高精度金属材料磨削加工中,刀具即砂轮的状态对加工效率和加工质量具有重要的影响。钝化程度较高的砂轮不适于加工精密工件,需提前预警并修整更换砂轮。该文提出一种通过磨削声发射信号来检测砂轮钝化状态的方法。首先,对于采集到的信号进行小波软阈值降噪。然后,将其分割成多个有重叠的帧,并提取每帧信号的8个特征组成声发射数据集。最后,通过分层Dirichlet过程-隐半马尔可夫模型来建立声发射数据集和不同的砂轮钝化状态之间的非线性关系,旨在识别砂轮钝化状态。结果表明,上述检测方法能有效识别砂轮的不同钝化状态并能对整个加工过程中的砂轮钝化程度进行自动划分,其在测试数据集上的准确率达到93.7%,可以为实际工业应用提供理论指导。
Abstract
zai gao jing du jin shu cai liao mo xiao jia gong zhong ,dao ju ji sha lun de zhuang tai dui jia gong xiao lv he jia gong zhi liang ju you chong yao de ying xiang 。dun hua cheng du jiao gao de sha lun bu kuo yu jia gong jing mi gong jian ,xu di qian yu jing bing xiu zheng geng huan sha lun 。gai wen di chu yi chong tong guo mo xiao sheng fa she xin hao lai jian ce sha lun dun hua zhuang tai de fang fa 。shou xian ,dui yu cai ji dao de xin hao jin hang xiao bo ruan yu zhi jiang zao 。ran hou ,jiang ji fen ge cheng duo ge you chong die de zhen ,bing di qu mei zhen xin hao de 8ge te zheng zu cheng sheng fa she shu ju ji 。zui hou ,tong guo fen ceng Dirichletguo cheng -yin ban ma er ke fu mo xing lai jian li sheng fa she shu ju ji he bu tong de sha lun dun hua zhuang tai zhi jian de fei xian xing guan ji ,zhi zai shi bie sha lun dun hua zhuang tai 。jie guo biao ming ,shang shu jian ce fang fa neng you xiao shi bie sha lun de bu tong dun hua zhuang tai bing neng dui zheng ge jia gong guo cheng zhong de sha lun dun hua cheng du jin hang zi dong hua fen ,ji zai ce shi shu ju ji shang de zhun que lv da dao 93.7%,ke yi wei shi ji gong ye ying yong di gong li lun zhi dao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自应用声学的钟利民,李丽娟,杨京,梁彬,程建春,刘翔雄，发表于刊物应用声学2019年02期论文，是一篇关于砂轮钝化论文,分层过程隐半马尔可夫模型论文,磨削声发射论文,小波阈值降噪论文,应用声学2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自应用声学2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：砂轮钝化论文; 分层过程隐半马尔可夫模型论文; 磨削声发射论文; 小波阈值降噪论文; 应用声学2019年02期论文;