为检测加工过程中切削刀具的磨损和破损,探讨一种基于声音识别的超限学习机(extremelearning machine,ELM)模型检测方法。论述切削声音信号的时频域特性,讨论基于小波包分解的刀具工作状态敏感频谱能量统计特征量提取方法,构建基于声音特征量识别的ELM快速检测模型。以某操作现场刀具切削磨损声音信号识别实验为例,实测数据验证了采用该模型可获得更高的检测准确度且响应速度更快。实验仿真结果表明:采用ELM模型借助声音识别检测切削刀具磨损的方法是有效的。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
