本发明公开了一种数控机床切削加工的刀具磨损状态识别方法,具体包括如下步骤:(1)数据采集(2)采集数据区间化,获得区间数据集<img file="DDA00001669935800011.GIF" wi="787" he="88" />(3)
对采集信号进行小波包分解,获得各频段的能量百分比和相应各频段的上界小波包系数和下界小波包系数;(4)获取多观察序列(5)求取广义隐马尔科夫初始模型λ=(A,B,π);(6)模型训练获得最优模型库λ=(λ<sub>1</sub>,...,λ<sub>n</sub>);(7)把待识别磨损状态的刀具磨损信号数据作为多观察输入代入上述最优模型库,识别刀具磨损状态。本发明通过广义区间概率来解决数据机床加工中研究刀具磨
损状态时,信息处理中出现的不确定性问题,识别准确率显著提高。
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