【摘 要】
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刀具磨损状态监测构成了智能制造技术的重要环节，监测系统的好坏对于提高设备的使用率，提高生产质量，减少废品，节约加工成本、减少工人劳动强度、降低原料的消耗，保证安全生产有重
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刀具磨损状态监测构成了智能制造技术的重要环节，监测系统的好坏对于提高设备的使用率，提高生产质量，减少废品，节约加工成本、减少工人劳动强度、降低原料的消耗，保证安全生产有重要意义。因此，本文的研究有广泛的应用前景。本文介绍了一种智能刀具磨损在线监测系统的实验和研发，应用多传感器融合技术，采集刀具的多种信号，包括振动信号，声发射信号，切削力信号，功率信号，将这几种信号进行融合。先将多传感器信号通过信号分析处理，提取特征值，将得到的特征值输入神经网络，经过运算输出结果，得到刀具磨损状态。实验结果分析现实，基于多传感器融合技术开发的刀具监测系统能够准确识别刀具的磨损状态。本文利用多分辨小波分解各种信号并且计算相应频率段的能量，将这些能量作为BP神经网络的输入，最后输出刀具的状态，神经网络的高度非线性，长时间连续计算，能大规模并网分析计算数据，具有卓越的稳定性、可靠性、自学习性，本文基于此技术来创建刀具状态监测系统，保障了系统能应用于复杂环境中，从而实现监测功能。采用BP神经网络模型进行实验数据的运算处理，得到比较好的实验结果，最后本文基于labview和matlab的混合编程，开发刀具状态监测系统，基本上能够实现数控机床刀具磨损的在线监测功能。
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