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摘要:
鉴于多重分形理论在精细刻画系统非线性现象和过程方面具有的独特优势,该文提出了基于多重分形去趋势波动分析和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法.首先,用MF-DFA(multifractal detrended fluctuations analysis)方法处理去噪后的刀具磨损声发射信号,讨论其长程相关性和分形特性;然后,分析对比了不同磨损阶段下多重分形谱参数的变化,筛选出能灵敏表征刀具磨损状态的多重分形谱参数:分形维数最大值点对应的奇异指数 α0,多重分形谱谱宽△α 和广义Hurst指数波动均值()h q△ 作为特征量;最后,利用LS-SVM(least square support vector machine)算法并对比支持向量机和神经网络算法实现刀具磨损状态识别,结果表明LS-SVM算法识别率最高,平均识别准确率达97.78%,验证了本文所提方法的有效性.试验结果表明,提取的特征对刀具磨损状态的变化非常敏感,可以分离相近的磨损状态,为刀具状态监测提供一种参考方法.
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文献信息
篇名 基于MF-DFA特征和LS-SVM算法的刀具磨损状态识别
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 切削刀具 刀具磨损 声发射 状态识别 多重分形 去趋势波动分析 支持向量机
年,卷(期) 2018,(14) 所属期刊栏目 农业装备工程与机械化
研究方向 页码范围 61-68
页数 8页 分类号 TH165+.3|TP206
字数 6318字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.008
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 关山 东北电力大学机械工程学院 27 181 9.0 13.0
2 宋伟杰 东北电力大学机械工程学院 5 17 3.0 4.0
3 康振兴 东北电力大学机械工程学院 4 15 3.0 3.0
4 庞弘阳 东北电力大学机械工程学院 3 9 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
切削刀具
刀具磨损
声发射
状态识别
多重分形
去趋势波动分析
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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