基于小波包遗传算法的冲压模具故障识别研究
根据冲压模具失效机理分析及相应声发射信号的特点，讨论冲压模具的特征参数。基于小波包分析技术，提取各频带内的能量与总能量之比并确定为初始特征参数，并应用遗传算法对初始特征参数进行优化，生成新的特征参数。通过实验对冲压模具实时采集信号的参数与正常状态和失效状态两种情况下特征参数的隶属度比较，有效识别了模具的工作状态，验证了小波包遗传算法应用于冲压模具故障识别的可行性。
小波包 遗传算法 冲压模具失效 故障识别 特征识别
骆志高 王祥 李举 范彬彬 郭啸栋
江苏大学机械工程学院 镇江 212013
国内会议
西宁
中文
295-298
2008-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）