[发明专利]一种刀具磨损状态识别方法及系统在审
| 申请号： | 201910053100.3 | 申请日： | 2019-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN109605127A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 陈妮;郝碧君;郭月龙;李振军;仵洋;李亮;何宁 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | B23Q17/09 | 分类号： | B23Q17/09 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 程华 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种刀具磨损状态识别方法及系统。所述识别方法包括：获取刀具钻削加工过程中的切削力信号以及刀具磨损状态；利用小波阈值降噪法对所述切削力信号进行降噪处理，确定降噪后的切削力信号；采用时域、频域以及谐波小波包分析方法提取所述降噪后的切削力信号中的特征，确定特征样本集；以所述特征样本集为输入，以所述刀具磨损状态为输出，建立基于最小二乘支持向量机的刀具状态识别模型；根据所述刀具状态识别模型识别所述刀具的当前磨损状态。采用本发明所提供的识别方法及系统能够提高刀具磨损状态的识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 刀具磨损状态 切削力 降噪 刀具状态 特征样本 刀具 最小二乘支持向量机 小波包分析 方法提取 降噪处理 模型识别 磨损状态 钻削加工 频域 时域 小波 谐波 输出 | ||
【主权项】：
1.一种刀具磨损状态识别方法，其特征在于，包括：获取刀具钻削加工过程中的切削力信号以及刀具磨损状态；利用小波阈值降噪法对所述切削力信号进行降噪处理，确定降噪后的切削力信号；提取所述降噪后的切削力信号中的特征，确定特征样本集；所述特征包括时域特征、频域特征以及频带能量；以所述特征样本集为输入，以所述刀具磨损状态为输出，建立基于最小二乘支持向量机的刀具状态识别模型；根据所述刀具状态识别模型识别所述刀具的当前磨损状态。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京航空航天大学，未经南京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910053100.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
