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免费下载毕业论文-基于SVM的刀具状态识别系统设计

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  • 资源分类:电子电工
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资料简介
基于SVM的刀具状态识别系统设计,毕业论文,共29页,12790字,附任务书、开题报告、外文翻译、答辩文稿等。
摘要
在刀具加工工件的过程中,刀具会不断地切割工件,导致刀具表面难免会发生磨损,本文主要研究了刀具的磨损程度及其切割过程中的信号的关系,对其信号进处理,根据得到的信号实现对刀具磨损的判断。
本文较为深入地研究了刀具磨损的检测技术。采用合适的机床、刀具与工件进行了切削试验。采集切削过程中的信号,并分析各种信号及其特点,并与自身能达到的条件出发,选用的是振动信号和切削力信号,并通过传感器收集到切削过程中的信号。此时的信号并不能直接反应刀具的信息,需要进行特征信号的提取,这些特征信号才能有效地反映刀具的磨损状态,将得到的特征信号用作系统的输入,达到刀具磨损程度的检测。
在刀具的加工方法上,考虑到生产实际上的情况,本文选用的是插铣加工,此方法相较与其他方法具有很多优点,故在工业上应用非常广泛。
本文在刀具磨损状态识别的模型上选用了的是支持向量机模型,介绍了支持向量机的模型原理,并讲述了支持向量机的训练和识别的过程。在对信号进行特征的提取后,得到的特征信号来给SVM训练和识别。
经过以上操作,得到的结果是:在小样本条件下支持向量机具有满意的学习能力和较高的识别率。
以上的研究成果对刀具磨损的识别提供了理论上的依据,也对刀具的研究和刀具加工方法的改进有很大的参考价值。
关键词:插铣;刀具磨损;支持向量机;状态识别

目录
摘要 I
Abstrac II
第一章 绪论 1
1.1刀具磨损检测现状 1
1.2刀具状态检测的重要性 1
1.3刀具磨损检测的发展趋势 2
1.4SVM的介绍 2
第二章 总体方案 4
2.1 总体方案概述 4
2.2刀具磨损监测所用方法 4
2.2.1直接法 4
2.2.2间接法 5
2.3系统总方案简图 6
2.4系统各组成部分 6
2.4.1试验装置 6
2.4.2刀具切割参数 7
2.4.3采集系统 7
第三章 试验研究与数据处理 8
3.1试验方案 8
3.2刀具磨损分析 8
3.3 信号分析及特征提取 9
3.3.1 切削力信号 10
3.3.2 振动信号 13
3.3.3 信号特征的归一化处理 14
第四章SVM模型及其原理 16
4.1 SVM 的分类算法 16
4.2实验结果及分析 19
第五章 结论与展望 20
5.1 总结 20
5.2 展望 20
致谢 22
参考文献 23
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