留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于贝叶斯网络的磨削智能声发射监控系统研究

胡新 焦慧峰 贺永

胡新, 焦慧峰, 贺永. 基于贝叶斯网络的磨削智能声发射监控系统研究[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(7): 1166-1169.
引用本文: 胡新, 焦慧峰, 贺永. 基于贝叶斯网络的磨削智能声发射监控系统研究[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(7): 1166-1169.
Hu Xin, Jiao Hui-feng, He Yong. Research on the Grinder Intelligent Monitoring with Acoustic Emission Based on Bayesian Networks[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(7): 1166-1169.
Citation: Hu Xin, Jiao Hui-feng, He Yong. Research on the Grinder Intelligent Monitoring with Acoustic Emission Based on Bayesian Networks[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(7): 1166-1169.

基于贝叶斯网络的磨削智能声发射监控系统研究

详细信息
    作者简介:

    胡新(1967-),讲师,研究方向为机电一体化技术,hux-in1300@163.com;贺永(联系人),副教授,博士,yongqin@zju.edu.cn

    胡新(1967-),讲师,研究方向为机电一体化技术,hux-in1300@163.com;贺永(联系人),副教授,博士,yongqin@zju.edu.cn

Research on the Grinder Intelligent Monitoring with Acoustic Emission Based on Bayesian Networks

  • 摘要: 磨削过程中的声发射信号和砂轮状态及磨削状态有着很强的关联性,为了更好的实现磨削过程的智能监控,通过构建贝叶斯网络来分离及辨识声发射信号,搭建了贝叶斯网络的声发射磨削智能监控系统,并进行了磨削实验。结果表明:构建的贝叶斯网络可以有效的实现磨削过程中工件粗糙度预测、砂轮钝化和接触识别。
  • [1] 巩亚东,吕洋,王宛山等.基于多传感器融合的磨削砂轮钝化的智能监测[J].东北大学学报(自然科学版),2003,24(3)
    [2] 史金飞,钟秉林.基于粗糙集理论的磨削烧伤与砂轮磨钝在线监测[J].中国机械工程,2001,12(10):1151~1154
    [3] 曹德芳,邓朝晖.专家系统在磨削工艺过程仿真预报中的应用[J].金刚石与磨料磨具工程,2007,157(1):64~66
    [4] 李海军等.贝叶斯网络理论在装备故障诊断中的应用[M].北京:国防工业出版社,2009
    [5] 张连文,郭海鹏.贝叶斯网引论[M].北京:科学出版社,2006
    [6] Karpuschewski B,Wehmeier M,Inasaki I.Grinding monitoringsystem based on power and acoustic emission sensors[J].Annalsof the CIRP,2000,49(1):235~240
    [7] 焦慧峰.基于贝叶斯网络的数控平面磨床智能监测研究[D].浙江大学,2011
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  183
  • HTML全文浏览量:  17
  • PDF下载量:  2
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2011-03-07
  • 刊出日期:  2015-06-10

目录

    /

    返回文章
    返回