基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别

• 作者: 刘路 宁倩 王太勇 胡淼 蒋永翔
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具磨损 超球面支持向量机 小波变换 近似熵 模式识别
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术及基础理论
• 页码范围: 218-222
• 分类号: TH117.1|TG71
• 字数: 3934字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2011.01.044

摘要

提出一种基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别方法.该方法提取切削力与振动信号中的多项特征,对各项特征分别进行刀具磨损量相关性分析,选择与刀具磨损变化量最相关的均值、均方根、小波系数能量以及小波系数近似熵组成特征向量.采用超球面支持向量机作为分类器,实现了刀具磨损状态的自动识别.实验证明,在小样本学习情况下,基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别方法具有良好的学习和泛化能力,获得较高的识别正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王太勇	天津大学精密仪器与光电子工程学院	414	5889	35.0	51.0
5	胡淼	天津大学机械工程学院	6	100	3.0	6.0
6	刘路	天津大学精密仪器与光电子工程学院	8	211	6.0	8.0
7	蒋永翔	天津大学机械工程学院	9	100	6.0	9.0
8	宁倩	天津大学机械工程学院	1	31	1.0	1.0