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不完备先验知识下的刀具磨损状态评估方法研究
引用本文:张尔卿,傅攀,李威霖.不完备先验知识下的刀具磨损状态评估方法研究[J].机械科学与技术(西安),2015,34(3):418-422.
作者姓名:张尔卿  傅攀  李威霖
作者单位:西南交通大学机械工程学院,成都,610031
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金项目(SWJTU12CX039)资助
摘    要:在实际切削加工中刀具磨损的全状态先验知识获取困难,而刀具磨钝状态下的先验知识则较易获取。针对这种不完备先验知识情况,以切削力为监测信号,提出基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的刀具磨损状态评估技术。应用小波包分解技术提取信号特征信息,利用刀具磨钝状态下的先验归一化特征信息建立CHMM监测模型;根据刀具未知状态特性向量与监测模型间的对数似然度获取刀具性能指标,实现刀具磨损状态评价。铣刀全寿命磨损实验表明:该方法能在仅具备磨钝状态先验知识情况下,实现对刀具的磨损状态的初步评估,且所需样本数较少,训练速度快。

关 键 词:刀具状态评估  隐马尔可夫模型  小波包分析  不完备数据

Tool Wear Condition Assessment Based on Incomplete Priori Knowledge
Zhang Erqing,Fu Pan,Li Weilin.Tool Wear Condition Assessment Based on Incomplete Priori Knowledge[J].Mechanical Science and Technology,2015,34(3):418-422.
Authors:Zhang Erqing  Fu Pan  Li Weilin
Affiliation:Zhang Erqing;Fu Pan;Li Weilin;School of Mechanical Engineering,Southwest Jiaotong University;
Abstract:
Keywords:calculations  efficiency  eigenvalues and eigenfunctions  experiments  feature extraction  feedforward control  hidden Markov models  incomplete knowledge  matrix algebra  measurements  monitoring  probability density function  probability distribu
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