木材銑削加工聲發(fā)射信號的特征提取與模式識別的研究.pdf

1、隨著人們對木材需求的不斷擴大，木材工業(yè)在我國國民經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用。在木材加工過程中，刀具磨損狀態(tài)的精確識別是保證加工過程順利進行的關(guān)鍵，因此研究和設(shè)計準(zhǔn)確、可靠的刀具磨損識別系統(tǒng)一直是人們所追求的目標(biāo)?；谶@個出發(fā)點，本文以木材銑削過程中的聲發(fā)射信號為研究對象，構(gòu)建了一個基于小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損識別系統(tǒng)。
　　本文從聲發(fā)射信號的特點出發(fā)，首先介紹了聲發(fā)射信號硬件采集系統(tǒng)的組成和設(shè)計過程。然后比較小波分解

2、和小波包分解的不同特點，本文選用小波包分解實現(xiàn)對采集到的聲發(fā)射信號數(shù)據(jù)進行分解和消噪處理。利用小波包能量法提取聲發(fā)射信號的特征值，根據(jù)分解后不同頻段的能量變化趨勢選擇有效的、更能體現(xiàn)聲發(fā)射信號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)，實現(xiàn)了刀具磨損狀態(tài)與聲發(fā)射信號特征向量之間的映射關(guān)系。最后對初期磨損、正常磨損和嚴(yán)重磨損三種不同磨損狀態(tài)的樣本進行訓(xùn)練，并通過Matlab程序?qū)崿F(xiàn)了對刀具磨損狀態(tài)的識別。實驗證明:該方法可以