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刀具磨损状态特征参数提取与识别方法研究
刀具磨损状态特征参数提取与识别方法研究
作者:
刘海雄
唐利平
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
刀具磨损状态
改进小波阈值
多重分形谱
去趋势波动分析
最小二乘支持向量机
摘要:
为准确识别刀具磨损状态,提出了基于MF-DFA的特征提取方法和基于LS-SVM的磨损状态辨识方法.设计了刀具磨损试验方案;提出了具有可调节参数的改进阈值小波降噪方法,解决了硬阈值降噪不连续和软阈值降噪失真问题,降噪后信号的信噪比和均方误差优于另外两种阈值;分析了多重分形谱参数与声发射信号特征对应关系,基于此初选了特征参数,根据刀具不同磨损阶段各参数的分布情况优选了特征参数,且优选特征参数聚类效果极佳;采用基于LS-SVM算法的磨损阶段识别方法,分别使用初选特征参数与优选特征参数进行模式识别,实验结果表明,优选特征参数的识别精度明显高于初选特征参数;与BP神经网络、SVM算法相比,LS-SVM算法的识别准确率最高、时间消耗最小.
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文献信息
篇名
刀具磨损状态特征参数提取与识别方法研究
来源期刊
组合机床与自动化加工技术
学科
工学
关键词
刀具磨损状态
改进小波阈值
多重分形谱
去趋势波动分析
最小二乘支持向量机
年,卷(期)
2019,(10)
所属期刊栏目
设计与研究
研究方向
页码范围
10-14,19
页数
6页
分类号
H16|TG711
字数
5300字
语种
中文
DOI
10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.10.003
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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唐利平
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刘海雄
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7
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被引次数趋势
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改进小波阈值
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最小二乘支持向量机
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
组合机床与自动化加工技术
主办单位:
大连组合机床研究所
中国机械工程学会生产工程分会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-2265
CN:
21-1132/TG
开本:
大16开
出版地:
大连市沙河口区新生路80号504室
邮发代号:
8-62
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
9363
总下载数(次)
11
总被引数(次)
54585
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