模糊数据融合提升刀具磨损状态识别准确性

本文主要探讨了"基于模糊数据融合的刀具磨损状态辩识"这一主题，由作者陈希在辽宁工程技术大学机械工程学院进行研究。研究的核心是利用振动信号和功率信号这两个关键参数来评估刀具的磨损状态。选取这些信号是因为它们能够充分反映刀具的磨损情况，对切削质量和系统稳定性具有重要意义。 首先，文章采用了正交小波变换技术对振动信号进行处理，这是一种信号处理方法，可以有效地提取出与刀具磨损相关的特征信号，这些信号的变化可以用来建立与磨损量之间的关系。通过这种方法，作者能够定量地确定刀具磨损的程度，从而实现初步的磨损状态识别。 对于功率信号，作者采用了统计分析手段，如均方根处理，来提取磨损特征信号。这种信号强度的变化被用来直观地表示刀具磨损的进展情况。这样，即使单一信号可能不足以精确反映磨损状态，也能提供有用的信息。 然而，为了克服单一特征信号的局限性，论文引入了模糊数据融合的方法。模糊数据融合允许将来自振动和功率信号的多个特征融合在一起，以获得更为全面且准确的磨损状态评估。这种方法综合考虑了多种信号特征，提高了识别的可靠性和准确性。 实验部分，作者对铣刀进行了不同磨损阶段的划分，包括初期、正常磨损和急剧磨损，通过测量这些磨损阶段的振动和功率数据，进行了一系列实验。通过这种方式，作者验证了模糊数据融合在刀具磨损状态辨识上的有效性，结果显示，这种方法相较于传统的单一传感器系统，能更可靠地识别刀具的磨损状态。 这篇论文深入研究了如何利用现代信号处理技术和模糊数据融合策略来提升刀具磨损状态的识别能力，这对于保证切削加工系统的稳定性和效率，降低生产成本具有重要的实际应用价值。