【摘 要】
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从多传感器数据融合观点出发，提出利用多通道传感信号的均值和标准差为基本参数，由其高阶项和人工神经网络进行数据融合，并用故障树推理方法诊断刀具切削状态的分析方法；经计算机
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从多传感器数据融合观点出发，提出利用多通道传感信号的均值和标准差为基本参数，由其高阶项和人工神经网络进行数据融合，并用故障树推理方法诊断刀具切削状态的分析方法；经计算机模拟，证实了神经网络对刀具不同磨损程度的识别能力；在立式加工中心上，利用新型非表面接触式声发射（ＡＥ）传感器和振动加速度传感器组成的多通道传感数据进行了镗刀破损（折断）状态的监测，证实了所述方法的正确性、可行性和实时性．
From the perspective of multi-sensor data fusion, this paper proposes the method of fault diagnosis based on multi-channel sensing signal mean and standard deviation as the basic parameters, high-order term and artificial neural network data fusion, and fault tree reasoning method to diagnose the cutting state of cutter. The computer simulation verifies the recognition ability of the neural network to the different wear degree of the tool. On the vertical machining center, boring is carried out by using multi-channel sensing data consisting of a new non-surface acoustic emission (AE) sensor and a vibration acceleration sensor The monitoring of the broken (broken) condition of the knife confirms the correctness, feasibility and real-time performance of the method.
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