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摘要:
对于金属切削过程中的刀具磨损,提出了基于隐马尔可夫模型的模式识别理论来识别刀具的不同磨损状态,从而预报刀具破损.该方法对切削过程中切削力信号的动态分量和刀柄振动信号进行快速傅里叶变换特征提取,然后利用自组织特征映射对提取的特征矢量进行预分类编码,把矢量编码作为观测序列引入到隐马尔可夫模型中进行机器学习,建立了3个不同磨损状态的隐马尔可夫模型,并利用最大概率进行模式识别.试验表明,该方法对车刀磨损过程进行识别和预报是有效的.
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文献信息
篇名 刀具磨损监测及破损模式的识别
来源期刊 振动、测试与诊断 学科 工学
关键词 隐马尔可夫模型 刀具磨损 模式识别 预报 矢量量化
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 5-9
页数 5页 分类号 TH164
字数 4939字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-6801.2009.01.002
五维指标
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 大连民族学院机械系 37 165 7.0 11.0
2 冯长建 大连民族学院机械系 23 299 8.0 17.0
3 胡红英 大连民族学院机械系 23 150 7.0 11.0
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
隐马尔可夫模型
刀具磨损
模式识别
预报
矢量量化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动、测试与诊断
双月刊
1004-6801
32-1361/V
南京市御道街29号
chi
出版文献量(篇)
2937
总下载数(次)
3
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导