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振动自感知刀具磨损无线监测
文献摘要：
Zigbee无线技术监测切削刀具磨损的振动传感器系统,存在通信距离近、组网复杂等问题,故提出一种基于WiFi无线传感器网络采集振动信号的刀具磨损状态监测方法.首先,组建以ESP8266 WiFi开发板为核心、高精度振动传感器ADXL345为敏感元件的无线采集振动信号网络;然后,根据刀具整体形状,将振动传感器粘贴在刀具表面,并使用 自感知刀具进行45钢棒料外圆切削实验无线采集振动信号,同时在相同的切削条件下采集振动信号与有线方式进行对比,验证该装置可行性;最后,将时域信号中部分统计量作为特征向量导入至支持向量机回归模型中进行训练,并获得刀具磨损预测模型.实验结果表明,自感知刀具无线采集信号的相对误差在3.61％以内,具有较好的可行性;支持向量机回归刀具磨损预测模型的分辨准确率达到94.38％,证明所设计的无线系统可以准确地监测刀具磨损.
文献关键词：
无线传感器网络;刀具磨损状态监测;振动信号;支持向量机回归
中图分类号：
作者姓名：
郭宏;胡孔耀;闫献国;伊亚聪;徐延
作者机构：
太原科技大学机械工程学院,030024,太原
文献出处：
引用格式：
[1]郭宏;胡孔耀;闫献国;伊亚聪;徐延-.振动自感知刀具磨损无线监测)[J].西安交通大学学报,2022(11):1-10
A类：
B类：
自感知,无线监测,Zigbee,无线技术,技术监测,切削刀具,振动传感器,通信距离,组网,WiFi,无线传感器网络,振动信号,刀具磨损状态监测,监测方法,ESP8266,开发板,ADXL345,敏感元件,信号网络,粘贴,刀具表面,钢棒,棒料,外圆,有线,时域信号,统计量,特征向量,支持向量机回归模型,刀具磨损预测,无线系统
AB值：
0.285972
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