金刚石砂轮磨损智能监测的实验研究
本文在探寻砂轮磨损与磨削力信号和磨削振动信号之间相关性的基础上，采用时域、频域以及小波包分析方法，分别对不同磨损状态下的磨削力信号和磨削振动信号进行数字处理，获得了反映砂轮磨损状态的特征信号，提出用磨削力时域统计均值和磨削振动三层小波包分解频带能量值监测砂轮磨损状态，给出了神经网络结构参数的设定方法和金刚石砂轮磨损状态监测网络的结构参数，建立了砂轮磨损与特征信号的映射模型。通过砂轮磨损状态监测实验，得到了满意的识别效果，验证了所建立模型的可靠性和有效性。结果表明，所提供的新的智能监测方法能够有效的对砂轮钝化状态进行监测，为精密超精密磨削中金刚石砂轮磨损状态的智能监测提供了一种新方法。
精密磨削 砂轮磨损 磨损监测 神经网络
赵波 杜宝玉 刘伟达
河南理工大学机械与动力工程学院,河南省焦作市 454000
国内会议
哈尔滨
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2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）