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基于双谱奇异值分解的刀具磨损识别方法
被引量：
1
1
作者
关山
刘桂祥
《机床与液压》
北大核心
2013年第17期47-52,共6页
针对刀具磨损声发射信号的非线性、非平稳特性,提出一种基于双谱奇异值分解的刀具磨损特征提取方法。对刀具不同磨损阶段的声发射信号进行双谱分析,构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作...
针对刀具磨损声发射信号的非线性、非平稳特性,提出一种基于双谱奇异值分解的刀具磨损特征提取方法。对刀具不同磨损阶段的声发射信号进行双谱分析,构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作为刀具磨损特征向量,利用最小二乘支持向量机对刀具磨损状态进行识别。实验结果表明:所提取的特征可以很好地反映刀具的磨损状态,最小二乘支持向量机更适于在小样本下实现刀具磨损状态的识别,与神经网络识别方法相比具有更高的识别率。
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关键词
刀具磨损状态监测
双谱分析
奇异值分解
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于双谱奇异值分解的刀具磨损识别方法
被引量：
1
1
作者
关山
刘桂祥
机构
东北电力大学机械工程学院
安徽宏源铁塔有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2013年第17期47-52,共6页
基金
东北电力大学博士科研启动基金资助项目(BSJXM-201115)
文摘
针对刀具磨损声发射信号的非线性、非平稳特性,提出一种基于双谱奇异值分解的刀具磨损特征提取方法。对刀具不同磨损阶段的声发射信号进行双谱分析,构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作为刀具磨损特征向量,利用最小二乘支持向量机对刀具磨损状态进行识别。实验结果表明:所提取的特征可以很好地反映刀具的磨损状态,最小二乘支持向量机更适于在小样本下实现刀具磨损状态的识别,与神经网络识别方法相比具有更高的识别率。
关键词
刀具磨损状态监测
双谱分析
奇异值分解
最小二乘支持向量机
Keywords
Tool wear condition monitoring
Bispectrum analysis
Singular value decomposition
Least squares support vectormachine
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双谱奇异值分解的刀具磨损识别方法
关山
刘桂祥
《机床与液压》
北大核心
2013
1
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