木材銑削加工聲發(fā)射信號(hào)的特征提取與模式識(shí)別的研究.pdf

1、隨著人們對(duì)木材需求的不斷擴(kuò)大，木材工業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。在木材加工過(guò)程中，刀具磨損狀態(tài)的精確識(shí)別是保證加工過(guò)程順利進(jìn)行的關(guān)鍵，因此研究和設(shè)計(jì)準(zhǔn)確、可靠的刀具磨損識(shí)別系統(tǒng)一直是人們所追求的目標(biāo)?；谶@個(gè)出發(fā)點(diǎn)，本文以木材銑削過(guò)程中的聲發(fā)射信號(hào)為研究對(duì)象，構(gòu)建了一個(gè)基于小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損識(shí)別系統(tǒng)。
　　本文從聲發(fā)射信號(hào)的特點(diǎn)出發(fā)，首先介紹了聲發(fā)射信號(hào)硬件采集系統(tǒng)的組成和設(shè)計(jì)過(guò)程。然后比較小波分解

2、和小波包分解的不同特點(diǎn)，本文選用小波包分解實(shí)現(xiàn)對(duì)采集到的聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解和消噪處理。利用小波包能量法提取聲發(fā)射信號(hào)的特征值，根據(jù)分解后不同頻段的能量變化趨勢(shì)選擇有效的、更能體現(xiàn)聲發(fā)射信號(hào)特征的頻段能量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了刀具磨損狀態(tài)與聲發(fā)射信號(hào)特征向量之間的映射關(guān)系。最后對(duì)初期磨損、正常磨損和嚴(yán)重磨損三種不同磨損狀態(tài)的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，并通過(guò)Matlab程序?qū)崿F(xiàn)了對(duì)刀具磨損狀態(tài)的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明:該方法可以