离散隐马尔可夫模型在颤振预报中的应用研究

• 作者: 冯长健 康晶 杨国田
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 离散隐马尔可夫模型(DHMM) 颤振 动态模式识别 预报 矢量量化
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 360-364
• 页数: 5页
• 分类号: TB533
• 字数: 4470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2008.03.019

摘要

对于切削过程中颤振孕育的动态模式,提出了基于离散隐马尔可夫模型(DHMM)的模式识别理论预报颤振的新方法.首先对切削过程的振动信号进行FFI特征提取,然后利用自组织特征映射(SOM)神经网络对提取的特征矢量进行冗余信息压缩与预分类编码;再根据多变量DHMM建模理论,对切削颤振孕育的各种过程模式建立相应的DHMM,把矢量编码作为观测序列引入到DHMM中进行机器学习、训练;最后将观测序列引入到DHMM中进行颤振孕育的概率识别尝试.实验表明,该方法对颤振孕育过程识别是十分有效的,颤振预报正确率达93.3%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康晶	大连民族学院机械工程系	37	165	7.0	11.0
2	杨国田	华北电力大学计算机系	57	236	9.0	12.0
3	冯长健	大连民族学院机械工程系	1	12	1.0	1.0