公开(公告)号：CN107341503A

公开(公告)日：2017-11-10

申请号：CN201710412301.9

申请日：2017-06-02

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 廖书恒 ,  邵华 ,  蔡赟 ,  蔡聪聪 ,  丁桂丽 ,  袁键键

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明涉及一种切削过程中针对多源能效状态的识别方法，主要运用于在有切削力传感器、功率传感器、声发射传感器设备的情况下，基于已经取得的切削信号，对于切削过程的能效状态进行识别和分析。该方法包括以下步骤：步骤一：样本数据的采集和原始处理；步骤二：基于切削信号的隐马尔科夫识别模型的构建；步骤三：基于切削比能公式的经验规则库系统构建；步骤四：隐马尔科夫和经验规则库的结合识别方法。使用该方法，能够对复杂切削系统进行能效状态的无建模识别，从而指导人们更好得使用切削加工机床，达到绿色生产的目的。

公开(公告)号：CN107341503B

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN201710412301.9

申请日：2017-06-02

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 廖书恒 ,  邵华 ,  蔡赟 ,  蔡聪聪 ,  丁桂丽 ,  袁键键

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明涉及一种切削过程中针对多源能效状态的识别方法，主要运用于在有切削力传感器、功率传感器、声发射传感器设备的情况下，基于已经取得的切削信号，对于切削过程的能效状态进行识别和分析。该方法包括以下步骤：步骤一：样本数据的采集和原始处理；步骤二：基于切削信号的隐马尔科夫识别模型的构建；步骤三：基于切削比能公式的经验规则库系统构建；步骤四：隐马尔科夫和经验规则库的结合识别方法。使用该方法，能够对复杂切削系统进行能效状态的无建模识别，从而指导人们更好得使用切削加工机床，达到绿色生产的目的。