摘要：为了实现机械加工过程中刀具寿命在线准确识别,采用时域、频域和小波变换等信号分析方法,提取切削力信号和振动信号中与刀具寿命变化敏感的多个特征,系统输入特征向量通过主向量分析（PCA）方法根据累积贡献率进行优化选择;监测系统根据加工条件自动选择对应的,由两个寿命计算模型构成的动态监测模型,两个模型根据输出精度交替实现刀具寿命计算、在线学习和模型参数更新,最终实现了刀具寿命的在线预测。长期运行结果证明,建立的刀具寿命监测系统能够准确预测刀具的寿命状态,具有良好的自学习能力,在线计算速度高,具有较强的工业推广价值。

关键词：刀具寿命 动态模型 模糊神经网络 b样条 pca 

单位：西南交通大学机械工程学院 成都610031