基于小波分析和GA-SVM的金剛石砂輪磨損的聲發(fā)射監(jiān)測(cè)研究
關(guān)鍵詞：部分穩(wěn)定氧化鋯 精密磨削 聲發(fā)射 金剛石砂輪磨損 小波分析
摘要：針對(duì)工程陶瓷磨削中金剛石砂輪磨損狀態(tài)判別準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題,在部分穩(wěn)定氧化鋯陶瓷金剛石砂輪精密磨削的聲發(fā)射智能監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)中,在深入研究部分穩(wěn)定氧化鋯陶瓷磨削機(jī)理的基礎(chǔ)上,對(duì)磨削聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行了5層離散小波分解。研究結(jié)果表明:金剛石砂輪磨損后,磨削聲發(fā)射信號(hào)小波分解系數(shù)的有效值和方差,以及聲發(fā)射信號(hào)小波能譜系數(shù)在低頻率段都有所增大;利用部分穩(wěn)定氧化鋯磨削聲發(fā)射信號(hào)的小波能譜系數(shù)或小波分解系數(shù)的有效值和方差值的組合,作為判別金剛石砂輪磨損狀態(tài)的特征值,采用基于遺傳算法支持向量機(jī)對(duì)金剛石砂輪的磨損狀態(tài)判別準(zhǔn)確度達(dá)100%,判別準(zhǔn)確度明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。
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