基于希尔伯特-黄变换和等距特征映射的刀具磨损状态监测

• 作者: 关山 宋伟杰 庞弘阳
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具磨损 希尔伯特-黄变换 边际谱 等距特征映射 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 114-118
• 页数: 5页
• 分类号: TH165.3|TG506
• 字数: 4908字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2018.06.029

摘要

为了实现刀具磨损状态监测的自动化与高精度,文章提出了一种基于希尔伯特-黄变换( hil-bert-huang transform,HHT)和等距特征映射( isometric feature mapping,Isomap)的刀具磨损状态监测方法.首先采用经验模态分解算法对采集的信号进行降噪处理;然后对降噪后的信号进行Hilbert变换得到Hilbert时频谱,同时计算Hilbert边际谱及其统计特征量;最后利用Isomap算法进行特征融合及优化,将优化后特征向量送入支持向量机( support vector machine,SVM)中,并通过网格搜索法优化SVM的相关输入参数来建立最优分类模型.研究结果表明:Isomap算法具有较好的特征融合及降维效果,且Isomap-SVM分类模型对测试集的识别准确率为95% ,文章所提方法可以有效地识别刀具磨损状态.

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	庞弘阳	东北电力大学机械工程学院	3	9	3.0	3.0