小波包隐Markov模型刀具状态识别研究

• 作者: 刘震 叶大鹏 张春良
• 来源期刊: 南华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波 隐Markov模型 切削 状态识别
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 13-15,19
• 页数: 4页
• 分类号: TG50
• 字数: 1578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0062.2007.03.004

摘要

针对切削过程中振动信号的特点,利用小波包得到信号能量分布,借助于隐Markov模型(HMM),并以信号的能量分布为特征进行分类,得到一种基于小波包和HMM的切削过程监测新方法.利用实测的钻削振动信号,对该方法进行验证.结果表明该方法能够较有效地识别切削过程刀具的工作状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春良	南华大学机械工程学院	48	464	13.0	19.0
2	叶大鹏	福建农林大学机电工程学院	61	146	6.0	8.0
3	刘震	福建农林大学机电工程学院	10	18	3.0	3.0