基于视觉/声发射多源特征分析与融合的刀具状态识别研究

项目名称： 基于视觉/声发射多源特征分析与融合的刀具状态识别研究

项目编号： No.51405241

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 王丽华

作者单位： 南京信息工程大学

项目金额： 27万元

中文摘要： 定性、定量地掌握刀具状态，检测与诊断刀具磨损、崩刃等损伤故障，对于延长机床设备无故障运行，提高产品质量具有重要意义。本课题围绕刀具在不同磨损、破损状态下工件加工表面图像表现出来的视觉特征，以及切削声发射信号的特征提取，通过多特征提取与信息分类融合技术，为刀具状态监测提供新的理论与方法。具体内容包括：（1）从信号处理的角度，研究基于AM-FM模型的工件加工表面图像纹理特征提取方法，利用小波包变换，提取工件与刀具轨迹正交的方向上的高频信息。（2）将经验模态分解、高阶谱分析和小波分析等现代信号处理方法引入刀具磨损、破损信号的处理，分别从信号的时域、频域、时-频两域进行特征提取，构造联合特征向量。（3）采用基于核主元分析法的融合特征提取和基于支持向量机的刀具磨损、破损状态分类研究，实现多特征融合的刀具磨损、破损状态的定性、定量识别，为构建和开发通用的刀具监测系统解决方案奠定理论基础。

中文关键词： 刀具状态识别；声发射信号；信号处理；特征提取；深度学习

英文摘要： It is very important for the trouble-free operation of the machine equipment and improving product quality by grasping the qualitative and quantitative of the tool condition detection and diagnosing tool wear, chipping and other damage fault. In this proj

英文关键词： Tool condition recognition；Acoustic Emission signal；Signal processing；Feature extraction；Deep learning