技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明實(shí)施例公開了一種銑削刀具故障監(jiān)測與識別方法，包括在歷史數(shù)據(jù)中，獲取刀具狀態(tài)種類及各種刀具狀態(tài)下所得振動(dòng)時(shí)域信號；計(jì)算振動(dòng)時(shí)域信號的特征值并與刀具狀態(tài)種類組合成樣本后，劃分訓(xùn)練樣本集和測試樣本集；構(gòu)成基礎(chǔ)弱分類器集，并由訓(xùn)練樣本集確定基礎(chǔ)弱分類器模型；利用測試樣本集測試，計(jì)算基礎(chǔ)弱分類器模型的權(quán)重；采集待測銑削刀具的振動(dòng)時(shí)域信號并計(jì)算特征值，在基礎(chǔ)弱分類器模型中得到分類結(jié)果集；根據(jù)權(quán)重及分類結(jié)果集，計(jì)算待測銑削刀具的類別概率，并以類別概率最大對應(yīng)的刀具狀態(tài)種類為故障類別。本發(fā)明實(shí)施例，能夠在不增加試驗(yàn)成本的基礎(chǔ)上，為銑削刀具故障識別過程提供更豐富的樣本集合，并能提高銑削刀具故障識別的整體精度。

技術(shù)研發(fā)人員：周余慶;高晨;任燕;湯何勝;鐘永騰;向家偉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：溫州大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.05.26
技術(shù)公布日：2017.09.22