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用回归树在线检测外圆磨削工件表面粗糙度的方法

摘要

本发明涉及一种用回归树在线检测外圆磨削工件表面粗糙度的方法,其特征在于:它包括振动信号测量、振动信号特征提取、回归树模型建立;所述振动信号测量是指采用电涡流传感器对外圆磨削过程中工件的振动信号进行实时测量;所述振动信号特征提取是将工件的振动信号输入计算机,经过分段处理以后,计算每段信号的时域特征和频域特征,时域特征包括:波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标,频域特征包括重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差;所述回归树模型需通过试验数据进行训练,将分段振动信号的时域特征和频域特征输入训练后的回归树模型,回归树模型可直接输出表面粗糙度值。

著录项

  • 公开/公告号CN109376670A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 宁波工程学院;

    申请/专利号CN201811282563.9

  • 发明设计人 郭建亮;迟军;陈廉清;

    申请日2018-10-31

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 315016 浙江省宁波市海曙区翠柏路89号

  • 入库时间 2024-02-19 07:03:26

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-22

    公开

    公开

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