基于AR特征的刀具状态识别方法

• 作者: 刘震 叶大鹏
• 来源期刊: 《福建农林大学学报（自然科学版）》
• 关键词: AR模型 隐Markov模型 切削过程 刀具状态识别
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 652-655
• 页数: 4页
• 分类号: TP506
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5470.2007.06.020

摘要

通过分析切削过程刀具产生的振动信号的特点,引入自回归(AR)模型来表征刀具切削过程的工作状态;并利用隐Markov模型(HMM)对经AR模型处理后得到的特征向量(AR系数)和由FFT得到的特征向量(幅值谱)进行比较.结果表明:对于切削过程产生的振动信号采用AR模型得到的特征参数比由FFT得到的幅值谱更能有效地表征这一过程中刀具的工作状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶大鹏	福建农林大学机电工程学院	61	146	6.0	8.0
2	刘震	福建农林大学机电工程学院	10	18	3.0	3.0