基于小波包的EMD分析在车削刀具监控中的应用

• 作者: 张强 李巍 李顺才 邵明辉
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具磨损 小波包 EMD SVM 模式识别
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TG713.9
• 字数: 2359字
• 语种: 中文

摘要

针对车削刀具振动信号在经验模态分析(EMD)时产生的模态混叠现象,采用小波包和EMD分析相结合的方法来提取刀具磨损时振动信号的敏感特征.首先利用EMD分析将采集的磨损信号分解为数个固有模态分量(IMF),然后采用小波包方法对与刀具磨损状态相关性大的IMF进行分解并重构.计算重构后的IMF与刀具磨损的相关系数,将相关系数大的IMF所包含的敏感特征作为支持向量机(SVM)的输入,进而对刀具的磨损状态进行识别.研究结果表明该方法能有效地提高对刀具磨损状态的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张强	江苏师范大学机电工程学院	22	59	3.0	7.0
2	李巍	江苏师范大学机电工程学院	7	7	1.0	2.0
3	邵明辉	江苏师范大学机电工程学院	30	43	4.0	4.0
4	李顺才	江苏师范大学机电工程学院	64	162	7.0	10.0