铣刀磨损监测中的声发射信号的特征优选  

Selection of Optimum Features of Acoustic Emission Signal in Monitoring the Tool Wear of Milling Cutters

作　　者：马建峰[1] 王信义[1] 

机构地区：[1]北京理工大学机械工程与自动化学院,北京100081

出　　处：《北京理工大学学报》2001年第2期180-184,共5页Transactions of Beijing Institute of Technology

基　　金：部级基金资助项目

摘　　要：为保证在铣刀的磨损监控中铣刀状态分类的可靠性 ,针对小铣刀磨损监控的特点 ,合理选择信号特征 ,给出了一种根据模式可分性测度大小进行特征优选的方法 .实验证明 ,经过本方法优选出的特征所组成的特征向量 。Develops a method for feature selection based on the differences in the measurement of separability of features according to the peculiarity of tool wear monitoring for small sized milling cutters. Experiments showed that characteristic vectors comprising the acoustic emission features optimized by this method can be effectively employed in the pattern recognition for tool wear monitoring.

关 键 词：铣刀 磨损 声发射 特征优选 模式识别 可分性判据 状态监测 

分 类 号：TG714[金属学及工艺—刀具与模具] TH117.1[机械工程—机械设计及理论]