一种基于声信号检测的超声刀具磨损状态识别方法与系统

摘要

本发明公开一种基于声信号检测的超声刀具磨损状态识别方法，包括：采集刀具切削过程的声信号，获取刀具状态的种类及各种刀具状态下的声信号；将采集到的声信号与各自对应的刀具状态种类组合，形成不同状态的刀具样本集，并分为测试样本集和训练样本集；对所述测试样本集进行时域分析、频域分析、小波包分析，获取多个特征参数；选取n个特征参数，n组特征向量分别输入到n个BP网络分类器，通过训练样本集对每个分类器进行训练；将待测样本输入到训练好的各个分类器中，自适应获取每个分类器的权值，由多分类器线性加权融合判决，得出超声刀具磨损状态类别。本发明在不改变机床本身的机械结构前提下，通过采集超声刀具切削时的声信号，提高了超声刀具磨损状态实时监测的准确率。