基于人工神经网络刀具状态识别系统设计 答辩人： XXX 指导教师： XX 目录 1、绪论 2、监测系统设计 3、信号采集 4、 BP神经网络结构构建 5、网络结构训练 6、结论 1、绪论 1、绪论 为了使被加工的金属工件达到生产要求和提高生产效率 ，也为了操作人员有一个相对安全的操作环境 ， 本文设计了一个基于人工神经网络的刀具状态监测系统 。 这个系统是用来监测刀具在加工过程中的磨损状态 ， 通过采集工件上的振动信号 ， 经过信号时频域和小波分析处理后提取可以表征刀具状态的特征值 ， 并基于人工神经网络构建了一个 BP神经网络结构 ， 对这些特征值进行模式识别 ， 从而达到监测刀具状态的目的 。 2、监测系统设计 刀具状态监测系统组成 信号采集 特征提取 状态识别 通过 4369型振动传感器采集刀具加工状态时产生的振动信号 共 9个特征值：均方根值和小波包分解后的前 8个频段的能量值 构建人工神经网络 3、信号采集 信号采集装置 工件 主轴 插铣刀 振动传感器 电荷放大器 数据采集系统 Z轴 X轴 Y轴 4、 BP神经网络结构构建 构建的神经网络
